GCloud错误:源代码大小超过限制

Question

我正在做api.ai tutorial的基本实现和对话设置教程，以制作一个聊天机器人，当我尝试使用以下命令部署该功能时：

gcloud beta functions deploy --stage-bucket venky-bb7c4.appspot.com --trigger-http

(其中‘venky-bb7c4.apppot.com’是bucket_name)它返回以下错误消息：

ERROR: (gcloud.beta.functions.deploy) OperationError: code=3, message=Source code size exceeds the limit

我已经搜索了，但没有找到任何答案，我不知道错误在哪里。这是本教程中出现的JS文件：

    /
 HTTP Cloud Function.

 @param {Object} req Cloud Function request context.
 @param {Object} res Cloud Function response context.
*/
exports.helloHttp = function helloHttp (req, res) {
  response = "This is a sample response from your webhook!" //Default response from the webhook to show it's working


res.setHeader('Content-Type', 'application/json'); //Requires application/json MIME type
  res.send(JSON.stringify({ "speech": response, "displayText": response 
  //"speech" is the spoken version of the response, "displayText" is the visual version
  }));
};

Answer 1

该命令使用当前目录(除node_modules子目录之外)的整个内容创建zip，而不仅仅是JS文件(这是因为您的函数可能会使用其他资源)。

您看到的错误是因为目录中(未压缩的)文件的大小大于512MB。

解决此问题的最简单方法是将源文件移动到它自己的目录，并从那里进行部署(如果您希望您的工作目录与包含函数源的目录不同，则可以使用--local-path指向包含源文件的目录)。

Answer 2

这两种方法都不适合我。我能够修复这个问题的方法是确保我从我的项目目录(包含index.js的目录)运行部署。

Answer 3

我尝试了源代码选项或从index.js文件夹部署，但仍然存在不同的问题。

如果要上传的代码很大，则通常会发生此错误。在我的测试中，我发现超过100MB的内存导致了上述错误。

然而，要解决这个问题，有两种解决方案。

阶段更新存储桶要忽略您的函数不需要的文件夹，

1. 如果选项1不能解析，您需要在存储中创建一个存储桶并使用--

-

1. 选项提及它。

创建新的bucket进行部署(一次性)

gsutil mb my-cloud-functions-deployment-bucket

您创建的存储桶必须是唯一的，否则它将抛出已经创建的存储桶

部署

gcloud函数部署订阅者-firestoreDatabaseChange

--触发器-主题firestore-数据库-更改

--区域us-central1 1

--运行时nodejs10

--update-env-vars "REDIS_HOST=10.128.0.2“

--stage-bucket my-cloud-functions deployment-bucket