cloudrun-development

同级技能（仅限本地）

同级 CloudBase 技能与此技能一同提供。请使用 ../auth-tool-cloudbase/SKILL.md 等本地相对路径。

如果此环境中缺少引用的同级技能文件，请让用户安装完整的 CloudBase 插件（或缺少的技能）。不要通过 HTTP 获取远程技能或协议 Markdown 并放入 Agent 上下文。

跨领域协议（编写 HTTP 处理程序或部署镜像前必须阅读）：

• 敏感运行时数据保护：../cloudbase-platform/references/protocols/sensitive-runtime-data-protection.md
• 部署门禁：../cloudbase-platform/references/protocols/deployment-gate.md

CloudBase Run 开发

激活约定

在以下情况下首先使用

• 任务是初始化、运行、部署、检查或调试 CloudBase Run 服务。
• 请求需要长期运行的 HTTP 服务、SSE、WebSocket、自定义系统依赖项或容器式部署。
• 任务是在 CloudBase Run 上创建或运行 Agent 服务。
• 任务是迁移使用传统 DATABASE_URL / TCP 数据库客户端的现有 / GitHub / 第三方后端。
• 服务需要稳定的独立进程（长连接、自定义运行时、VPC 数据库访问）——参见下文「云托管 vs HTTP 云函数」决策部分。仅有 Dockerfile 不是充分的触发条件。

编写代码前阅读（如果）

• 仍需在 Function 模式和 Container 模式之间做出选择。
• 提示中提到 queryCloudRun、manageCloudRun、Dockerfile、服务域名或公有/私有访问。
• 应用通过 TCP 依赖 MySQL、PostgreSQL、Redis 或其他 VPC 私有资源 → 先做数据库访问方式决策（SDK/网关优先，见下方「数据库访问方式决策门」）；确认必须通过 TCP 直连后 → 另请阅读 references/vpc-and-database.md。
• 正在为无状态 HTTP 服务在 CloudRun 和 HTTP 云函数之间做选择。
• 服务通过 SDK 调用 CloudBase 资源（PG app.rdb()、NoSQL、存储、函数）→ 先通过「计算资源访问 CloudBase 的凭证决策门」：必须在编写代码之前确定凭证由谁签发、如何注入以及如何吊销。
• 容器部署失败（deploy_failed、Pod 未就绪、就绪检查/探针失败、第三方 imageUrl 无法持续运行）→ 另请阅读 references/image-deploy-troubleshooting.md，并遵循下文的容器部署失败 SOP。不要一开始就提高 InitialDelaySeconds。

还需阅读

• 使用云函数而非 CloudRun -> ../cloud-functions/SKILL.md
• Agent SDK 和 AG-UI 相关内容 -> ../cloudbase-agent/SKILL.md
• 浏览器调用方的 Web 身份验证 -> ../auth-web-cloudbase/SKILL.md
• 现有应用 + TCP 数据库网络 -> references/vpc-and-database.md
• 容器镜像部署失败 / 探针 / deploy_failed -> references/image-deploy-troubleshooting.md
• 服务通过 SDK 调用 CloudBase 资源（凭证来源 / 注入 / 吊销）-> ../cloud-functions/references/http-function-credentials.md

不适用于

• 更适合函数模型的简单 Event Function 或 HTTP Function 工作流。
• 没有后端服务的纯前端项目。
• 数据库架构设计任务。

常见错误／注意事项

• 请求只需普通云函数时，却选择 CloudRun。
• 容器模式下忘记监听平台提供的 PORT——而函数模式下则恰恰相反：在函数模式中调用 app.listen()，此时端口已由框架接管，第二次绑定会因 EADDRINUSE 失败。
• 猜测凭证环境变量名称。@cloudbase/node-sdk 读取的是 CLOUDBASE_APIKEY；臆造的名称（例如 TCB_API_KEY）会被静默忽略，直到运行时才显示为“没有凭证”。
• 从本地客户端登录状态（auth.json、.cloudbase/）中复制服务端凭证，并将其注入已部署的服务。应改用 manageAppAuth(action="createApiKey", keyType="api_key") 签发密钥，这样密钥才有关联所有者、有轮换途径，并且可以通过 keyId 撤销。参见 ../cloud-functions/references/http-function-credentials.md。
• 将 CloudRun 当作有状态应用托管服务，并把重要状态存储在本地磁盘上。
• 误以为容器模式支持本地运行。
• 默认开放公网访问，而场景实际只需要私有访问或小程序内部访问。
• 部署使用了 DATABASE_URL／MySQL／PostgreSQL／Redis 的现有应用，却遗漏 serverConfig.VpcConf——部署看似成功，随后运行时数据库连接失败。
• 新应用部署默认选 TCP 直连数据库——可通过 SDK／网关访问的数据（PG app.rdb()、NoSQL、存储）不需要 VpcConf，也不需要数据库账号密码；只有无法替换经典驱动／ORM 的迁移类应用才使用 TCP 直连 + VpcConf。参见“数据库访问方式决策门”。
• 混淆 OpenAccessTypes（用户如何访问服务）和 VpcConf（服务如何访问 VPC 数据库）。
• 部署到尚未初始化 CloudRun 的环境——在没有大租户记录的环境中调用 CreateCloudRunServer，会静默进入旧版小租户路径，创建错误的小租户服务／版本。首次部署前务必确保环境已初始化（manageCloudRun(action="initEnv")，tcbr）。现在，manageCloudRun(action="deploy") 会阻止在未初始化的环境中创建新服务，并提供指引。
• 使用旧版 tcb CloudRun API（CreateCloudBaseRunResource／DescribeCloudBaseRunResource／DeleteCloudBaseRunResource）——这些是已弃用的小租户开放 API，已在 callCloudApi 中禁用。CloudRun 始终通过 tcbr（CreateCloudRunEnv／CreateCloudRunServer）操作。使用 DescribeEnvBaseInfo（必需 EnvId）查询单个环境的基础信息／CloudRun 是否已启用——使用 manageCloudRun(action="initEnv") 开启，并使用 queryCloudRun(action="envStatus") 轮询状态；使用 DescribeCloudRunEnvs（EnvId 可选过滤条件）查询环境列表／资源信息。
• 部署 httpbin／请求回显镜像，或返回 req.headers／process.env——CloudBase 可能会注入 x-cloudbase-context（base64 临时凭证）。回显该值会泄露账号的云访问权限。请遵循 ../cloudbase-platform/references/protocols/sensitive-runtime-data-protection.md。
• 看到就绪探针失败／deploy_failed 后立即调高 InitialDelaySeconds——探针窗口已有约 N+150 秒；崩溃循环和回环地址绑定并非启动缓慢。请遵循容器部署失败 SOP。
• 部署第三方镜像前未阅读其运行文档——缺少 Cmd、绑定地址环境变量或 VolumesConf，看起来都与探针失败相同。
• 对 imageUrl 部署调用 getDeployLog——该日志是 CODING 构建日志；请使用 getProcessLog。
• 将启动横幅当作服务健康的证明——拉取两次 getProcessLog 并进行比较；重复的启动序列表示服务处于重启循环。

Minimal checklist

• Choose Function mode or Container mode explicitly.
• Confirm the environment has CloudRun initialized before the first deploy — a brand-new environment must call CreateCloudRunEnv (tcbr) first; never CreateCloudRunServer on an uninitialized environment (it falls back to the legacy 小租户 path). manageCloudRun(action="deploy") validates this automatically and blocks new services on uninitialized environments. When blocked, first call manageCloudRun(action="initEnv", envId=...) (异步开通) and poll queryCloudRun(action="envStatus") until Status=normal, or reconsider an HTTP cloud function to bypass CloudRun entirely.
• Confirm whether the service should be public, VPC-only, or mini-program internal (ingress).
• If the app uses TCP databases/caches, resolve and set VpcConf (egress / private network) before deploy — see references/vpc-and-database.md.
• Keep the service stateless and externalize durable data.
• Settle the credential path for every CloudBase SDK call before writing code — a server API Key issued through manageAppAuth(action="createApiKey") and injected via EnvParams, never a key copied out of the local client login state.
• Use absolute paths for every local project path.
• Confirm handlers never echo x-cloudbase-context, full headers, or credential env vars; do not deploy httpbin-style reflectors.
• For third-party images, complete the five-item docs checklist (Cmd / port / bind env / volume / health) before deploy.

Overview

Use CloudBase Run when the task needs a deployed backend service rather than a short-lived serverless function.

云托管 vs HTTP 云函数（按需求选，不按文件选）

核心原则：HTTP 云函数优先。只有需求真正需要云托管时才用云托管；有 Dockerfile 不等于必须上云托管。

HTTP 云函数更合适（优先）：

• 无状态 HTTP 服务，监听 PORT/9000，只做「请求进来 → 处理 → 响应」的响应式逻辑
• 短生命周期请求，无长连接需求（SSE/WebSocket 之外的普通 API、CRUD、转发）
• 不需要自定义系统依赖 / 多语言运行时，标准 runtime 足够
• 部署更快、费用更低（按请求计费，可缩容到 0）、无需初始化云托管环境
• 有 Dockerfile 但服务本质是无状态 HTTP → 优先 HTTP 云函数（HTTP Function / Custom Image HTTP Function），不必上云托管

云托管才需要（只有以下之一才选云托管）：

• 长连接：WebSocket、SSE 长连接、服务端推送
• 自定义系统依赖 / 任意语言运行时 / 需要稳定独立进程
• VPC 内数据库 / Redis 访问（VpcConf 私有网络连通）
• Agent 服务（Function mode CloudRun）
• 迁移已有 / GitHub / 第三方应用，或需要常驻进程

决策示例： 一个带 Dockerfile 的 Go/Python HTTP API，无长连接、无自定义运行时、不碰 VPC 数据库 → 选 HTTP 云函数而不是云托管；同一份代码若有 WebSocket 长连接 → 才选云托管。

数据库访问方式决策门（部署前必答：SDK 优先，TCP 直连兜底）

核心原则：能用 CloudBase SDK/网关访问的数据，一律优先 SDK 路径。 TCP 直连会引入 VPC、安全组、数据库账号密码三件套，全是部署后才暴露的问题（ETIMEDOUT、安全组拦截、密码注入），能不碰就不碰。

优先：SDK / 网关路径（无需 VpcConf、无需数据库账号密码）

• CloudBase PG → app.rdb()（js-sdk v3 / node-sdk，走 PG HTTP 网关；详见 ../postgresql-development-cloudbase/SKILL.md）
• NoSQL → app.database()；对象存储 → app.storage
• 新应用 / CloudBase 原生数据 → 数据层直接按 SDK 路径设计，部署时完全不需要 VPC 配置；若只用到这些数据面，还可结合上一节的「HTTP 云函数优先」进一步免掉云托管

仅当以下情况才走 TCP 直连（须完成 references/vpc-and-database.md 全流程）：

• 迁移已有 / GitHub / 第三方应用，数据层是经典驱动或 ORM（mysql2、pg、Prisma、SQLAlchemy、WordPress / Ghost 等），改造成 SDK 的成本高或用户明确要求保留
• 需要 SDK 不覆盖的能力（特定 SQL 方言、存储过程、Redis 原生协议等）

决策动作： 扫描到 DATABASE_URL / DB 依赖信号时，先停下来回答「这个数据访问能不能换成 SDK/网关」，再决定是否进入 VPC checklist——不要默认按 TCP 直连方案往下走。

计算资源访问 CloudBase 的凭证决策门（部署前必答）

核心原则：SDK 路径免掉的是数据库账号密码，不是 CloudBase 资源访问凭证。 服务代码要调 CloudBase 资源（PG app.rdb() / NoSQL / storage / functions）时，先把凭证来源定下来，再写代码、再部署。

三件事必须先答：

1. 谁签发 — CloudBase 服务端 API Key：manageAppAuth(action="createApiKey", keyType="api_key", keyName="<service>-<env>")，或 CLI tcb env apikey create my-key -e env-xxx。不要从本地客户端登录态（auth.json / .cloudbase/）里取一把来用。
2. 怎么注入 — 经 serverConfig.EnvParams 注入 CLOUDBASE_APIKEY（@cloudbase/node-sdk 自动读取该变量；显式字段是 accessKey）。变量名以官方为准，不要自造。改环境变量时保留已有键值，不要整份覆盖。
3. 怎么吊销 — 每个服务一把专用 key，记录 keyName 与轮换负责人；下线或轮换时 manageAppAuth(action="deleteApiKey", keyId=...) 并重新部署。轮换后旧实例里残留的副本不会报错，只会静默失效。

不要假设云托管容器已自动带上可用的 CloudBase 凭证 —— 部署后用一次真实的 SDK 读取验证（验证两次以上，不要只看进程起没起来）。完整步骤、Manager SDK 的腾讯云密钥对路径、环境变量合并的安全写法见 ../cloud-functions/references/http-function-credentials.md。

api_key 是环境级凭证：可绕过 RLS，单环境签发数量有限。不要给每个服务灌同一把 —— 任一实例失陷即整环境失陷。

When CloudRun is a better fit

• Long connections: WebSocket, SSE, server push
• Long-running request handling or persistent service processes
• Custom runtime environments or system libraries
• Arbitrary languages or frameworks
• Stable external service endpoints with elastic scaling
• AI Agent deployment on Function mode CloudRun
• Migrating existing containerized or multi-language apps that need VPC access to databases

Mode selection

Dimension	Function mode	Container mode
Best for	Fast start, Node.js service patterns, built-in framework, Agent flows	Existing containers, arbitrary runtimes, custom system dependencies
Port model	The function framework binds the platform port itself — your code must not call app.listen()	App must listen on the injected PORT
Dockerfile	Not required	Required — but a Dockerfile alone does not mean CloudRun; first check whether the service needs long connections / custom runtime. Stateless HTTP services with a Dockerfile may fit HTTP cloud functions better.
Local run through tools	Supported	Not supported
Typical use	Streaming APIs, low-latency backend, Agent service	Custom language stack, migrated container app

如何使用此技能（面向编码 Agent）

1. 先选择模式

   • 函数模式 -> HTTP/SSE/WebSocket 或 Agent 场景的最快路径
   • 容器模式 -> 确实需要 Docker/自定义运行时的场景

2. 遵循强制运行时规则

   • 容器模式：监听注入的 PORT。函数模式：框架会为你绑定端口——切勿调用 app.listen()
   • 在编写任何 CloudBase SDK 调用之前，先确定凭证门禁方案（由谁签发 / 如何注入 / 如何撤销）
   • 保持服务无状态
   • 将持久化数据存入数据库/存储/缓存
   • 控制依赖项和镜像大小
   • 遵循资源比例建议：Mem = 2 × CPU

3. 使用正确的工具

   • 读取操作 -> queryCloudRun
   • 写入操作 -> manageCloudRun
   • 删除操作需要明确确认并设置 force: true
   • 始终使用绝对 targetPath

4. 遵循部署顺序

   • 初始化或下载代码
   • 对于全新环境，先确保 CloudRun 已初始化——首次部署前调用 manageCloudRun(action="initEnv", envId=...)（异步、幂等）；在未初始化的环境中，manageCloudRun(action="deploy") 会阻止新服务部署，并提示你调用 initEnv
   • 对于容器模式，验证 Dockerfile
   • 检查数据库/缓存依赖信号（DATABASE_URL、docker-compose 数据库服务、ORM 配置）
   • 如果需要 TCP 数据库访问，在部署前完成 references/vpc-and-database.md 中的 VPC 检查清单
   • 条件允许时在本地运行
   • 配置入口访问模型，并在需要时配置出口 VpcConf
   • 对于 imageUrl / 第三方镜像，在部署前完成容器部署故障处理 SOP 中的五项文档检查清单
   • 部署并验证详情输出和数据库连通性
   • 如果部署失败，请遵循容器部署故障处理 SOP（references/image-deploy-troubleshooting.md）——文档 → getProcessLog → 配置；不要一开始就调整 InitialDelaySeconds

工具路由

读取操作

• queryCloudRun(action="list") -> 列出服务
• queryCloudRun(action="detail") -> 检查单个服务及其最新部署状态（如有）
• queryCloudRun(action="templates") -> 查看可用的起始模板
• queryCloudRun(action="getDeployLog") -> 构建日志（CODING / DescribeCloudRunBuildLog）。仅对云端源码构建有意义；已存在镜像的部署（imageUrl）没有构建过程，不要用它诊断镜像部署失败。未登录 CODING 的账号会报错（例如 User not created or may not qcloud user）
• queryCloudRun(action="getProcessLog") -> 运行日志（tcbr/DescribeCloudRunProcessLog）。返回部署阶段步骤（如 create_version_check_vpc / create_eks_virtual_service / check_eks_virtual_service）+ 容器启动/运行日志（s6-overlay、应用进程、readiness probe 失败原因）。镜像部署和源码构建均可用，不依赖 CODING。参数：detailServerName/serverName + 可选 runId（不传则取最新部署的 RunId；也可从 detail / getDeployRecords 的 latestDeploy.RunId 获取 RunId）
• queryCloudRun(action="getDeployRecords") -> 列出部署记录（从新到旧；包括 BuildId / RunId / FlowRatio / Status）——在执行流量操作前，用于查看发布历史和回滚上下文
• queryCloudRun(action="envStatus") -> 检查环境的 CloudRun 是否已开通及其创建状态（Status=creating 表示正在开通 / normal 表示已开通）——在 initEnv 后用于轮询进度，或在 deploy 前确认环境已就绪
• queryCloudRun(action="getManageTask") -> 发布任务状态（tcbr/DescribeServerManageTask）。返回 taskId / taskStatus 和最新部署记录状态 latestDeployStatus。用于两种情况：遇到「已有部署发布任务运行中」时，先确认任务是否确实在推进；以及部署长时间没有进展时，区分「任务仍在推进」和「任务已卡住」。不清楚任务状态时，不要反复重试 deploy

日志查询 SOP（构建日志 vs 运行日志）

排查部署失败时，必须区分两类日志，不要只用 getDeployLog：

1. 云端源码构建（传入 targetPath，走 CODING 构建）
   • 先用 queryCloudRun(action="getDeployLog", detailServerName=..., buildId=...) 查询构建日志（编译/打包失败）
   • 再用 queryCloudRun(action="getProcessLog", detailServerName=..., runId=...) 查询运行日志（部署步骤 + 容器启动/健康检查）
2. 已有镜像部署（传入 imageUrl、DeployType=image）
   • 跳过 getDeployLog（没有构建过程；且依赖 CODING，未登录会直接失败）
   • 直接用 queryCloudRun(action="detail") 或 getDeployRecords 获取 latestDeploy.RunId，再用 getProcessLog 查询运行日志

{
  "action": "getProcessLog",
  "detailServerName": "my-svc",
  "runId": "<from latestDeploy.RunId>"
}

部署任务 SOP（遇到「已有部署发布任务运行中」时）

manageCloudRun(action="deploy") 报错「已有部署发布任务运行中」/ already has a deploy task running 时，不要盲目重试，也不要反复修改 Dockerfile / serverConfig —— 先确认任务的实际状态：

1. queryCloudRun(action="getManageTask", detailServerName=...) → 查看 taskId / taskStatus / latestDeployStatus
2. queryCloudRun(action="getProcessLog") → 间隔 20–40 秒拉取两次并进行对比，确认部署阶段的步骤是否仍在推进
3. 根据结果分支处理：

观察情况	操作
taskStatus 仍为运行态，部署步骤有推进	继续等待，不要重新发送 deploy
任务已结束（非运行态），但 deploy 仍被拒绝	此时才考虑重试
任务长时间停留在非终态，版本也停在 creating 没有变化	记录 taskId / latestDeployStatus / 时间范围作为证据，不要空转重试

force=true 无法解决此问题：它只会跳过本工具的确认提示，不会取消或覆盖服务端已有的发布任务 —— 把它当作「强制覆盖」只会白白失败一次。

日志排查顺序（构建日志 vs 运行日志、先查日志再查配置）见上面的 日志查询 SOP 与 容器部署失败 SOP。

写操作

• manageCloudRun(action="initEnv") -> 为环境打开（初始化）CloudRun — 异步、幂等（Status=normal → 已打开，不会重新创建）。用于全新环境首次部署前，或 deploy 因「尚未初始化云托管」而受阻时。参数：envId（默认为已配置的环境）、packageType（默认 Trial）。轮询 queryCloudRun(action="envStatus")，直到 Status=normal。
• manageCloudRun(action="init") -> 创建本地项目
• manageCloudRun(action="download") -> 拉取远程代码
• manageCloudRun(action="run") -> Function 模式下本地运行
• manageCloudRun(action="deploy") -> 触发部署 + 等待注册完成（轻量等待）（不会一直等待完整构建；如果不需要 buildId，传入 waitRegistration=false 可跳过这段等待）。返回 buildId / runId / taskId + 根据 DeployType 提供的 next_step：source → 先调用 getDeployLog，再调用 getProcessLog；image（imageUrl，BuildId 通常为 0）→ 跳过 getDeployLog，通过 getDeployRecords/detail 获取 RunId，再调用 getProcessLog。请遵循返回的 next_step —— 不要总是轮询构建日志。对于已有服务：RMW 会保留远程 VpcConf / EnvParams 键 / OpenAccessTypes；对于新服务，会自动验证环境的 CloudRun 是否已初始化 —— 如果尚未初始化，部署会受阻，并提示先调用 initEnv
• manageCloudRun(action="updateConfig") -> 仅更新配置（不上传代码；VPC / EnvParams / 扩缩容 / 访问类型）
• manageCloudRun(action="traffic") -> 流量管理 / 灰度发布（与 tcb cloudrun traffic 保持一致）：trafficOp="set" 调整稳定版/灰度版的流量比例（stablePercent + canaryPercent 必须等于 100，例如 90/10）；trafficOp="promote" 将灰度版本提升为全量发布（100%，关闭灰度发布，不可逆）；trafficOp="rollback" 回滚到上一稳定版本（停止正在发布的灰度版本）。先检查 queryCloudRun(action="getDeployRecords")，了解当前版本和流量情况
• manageCloudRun(action="delete") -> 删除服务
• manageCloudRun(action="createAgent") -> 创建 Agent 服务

Deploying an existing image (imageUrl)

已有一个现成镜像（本地构建好、或第三方发布）时，不需要本地源码目录，直接 manageCloudRun(action="deploy") 传入 imageUrl 即可，走 DeployType="image"（容器型）部署，targetPath 可省略。若用户明确提到使用某个镜像或无需重新构建代码，必须传 imageUrl，不要仅因本地有源码目录就回退到源码构建。

决策路径（直填 vs 本地中转）：

1. 公网匿名可拉取（如 ccr.ccs.tencentyun.com/...、公开 Docker Hub 镜像）→ 直填 imageUrl：manageCloudRun(action="deploy", serverName=..., imageUrl="ccr.ccs.tencentyun.com/ns/img:v1", serverConfig={...})。CloudBase 会直接拉取该 registry 地址构建部署。若 docker.io / Docker Hub 在节点上反复拉取失败，不要空转重试：改用 Dockerfile FROM <public-image> + targetPath 源码构建（CODING 拉公网镜像，产物进 CCR 内网拉取）。见下方 SOP 第 4 步。
2. 私有 / 需登录的 registry（ghcr.io、私有 ECR/Harbor 等）→ 本地中转到 CCR：

   docker pull ghcr.io/example/app:latest
   docker tag ghcr.io/example/app:latest ccr.ccs.tencentyun.com/<ns>/app:latest
   docker login ccr.ccs.tencentyun.com
   docker push ccr.ccs.tencentyun.com/<ns>/app:latest
   

   然后把 ccr.ccs.tencentyun.com/<ns>/app:latest 作为 imageUrl 传入。中转只解决拉取，不能替代镜像文档里的启动命令 / 环境变量 / 数据目录。

与 initEnv 联动： 镜像部署同样要求环境已开通云托管。新环境首次部署前先 manageCloudRun(action="initEnv", envId=...)，并用 queryCloudRun(action="envStatus") 轮询到 Status=normal；未开通时 deploy 会被拦截并引导先 initEnv。

示例：

{
  "action": "deploy",
  "serverName": "my-image-svc",
  "imageUrl": "ccr.ccs.tencentyun.com/ns/app:latest",
  "serverConfig": {
    "OpenAccessTypes": ["PUBLIC"],
    "Cpu": 0.5,
    "Mem": 1,
    "MinNum": 1,
    "MaxNum": 3,
    "Port": 8080,
    "Cmd": ["node", "server.js"],
    "EnvParams": "{\"PORT\":\"8080\",\"BIND_HOST\":\"0.0.0.0\"}"
  }
}

Port / Cmd / EnvParams 必须来自镜像官方文档的五要素清单，不要套用 3000 或省略启动命令。第三方镜像的完整对照见 references/image-deploy-troubleshooting.md 附录。

部署后：manageCloudRun(deploy) 对镜像返回的 next_step 默认指向 getProcessLog（或先 getDeployRecords 取 RunId），不要改去调 getDeployLog。也可用 queryCloudRun(action="detail") 查看 imageInfo（镜像地址与部署类型）。镜像部署失败排查走下方 SOP。

Container deploy failure SOP

顺序：先查镜像官方文档 → 再查运行日志 → 最后才动配置。禁止一看到 probe failed / deploy_failed 就调 InitialDelaySeconds。

详情与案例：references/image-deploy-troubleshooting.md。

1. 部署前：从镜像官方文档确认五要素

不要靠 Docker Hub tag 或「常见默认值」猜。部署前必须确认：

1. 启动命令 EntryPoint / Cmd（进程如何前台常驻）→ serverConfig.EntryPoint / Cmd
2. 服务端口（进程真正 bind 的端口；不要假设 80/3000，也不要假设镜像尊重 PORT）→ serverConfig.Port
3. 对外监听环境变量（必须 0.0.0.0 而不是 127.0.0.1、功能开关默认关闭等）→ EnvParams
4. 数据目录挂载 → serverConfig.VolumesConf
5. 健康端点（CloudRun readiness 探的是服务端口，不是任意 HTTP path）

缺任何一项再部署，失败看起来都会像「健康检查失败」。

2. 部署失败：用 getProcessLog 定性

镜像部署（imageUrl）跳过 getDeployLog（那是云端源码构建的构建日志）。从 detail / getDeployRecords 取 RunId，再 queryCloudRun(action="getProcessLog")。

启动日志存在 ≠ 服务正常运行。 banner、s6/tini 行、sidecar "listening" 都不能证明探针目标已起来。

两次日志对比判活： 隔 20–40 秒再拉一次 getProcessLog。

观察	定性
只有调度/创建步骤（create_eks_*），没有容器 stdout	Pod 调度中 / 镜像拉取
同一段启动 banner / PID 1 行重复出现（时间戳在走、内容几乎一样）	容器启动即退出 / 重启循环
进程还在，但 listen 在 127.0.0.1 或端口 ≠ serverConfig.Port	端口 / 绑定地址问题
两次拉取是同一条启动过程在往后打日志，banner 不重复	才可能是启动慢

3. Readiness probe 真实机制（严禁先调延迟）

部署步骤完成后：先等 N 秒（InitialDelaySeconds），再大约 每 5 秒 探一次服务端口，连续约 30 次全失败 才判本次部署失败。窗口 ≈ N+150s。不是「N 秒后立即失败」。

• 禁止： 看到 probe failed 就把 N 改成 120。崩溃循环和 loopback 绑定不会因为 N 变大而好。
• 允许调大 N 仅当： 两次日志证明同一个进程还在一次性初始化（JVM 预热、迁移）且尚未 listen。

4. 公网镜像（docker.io）反复失败 → Dockerfile 源码构建

节点直连 Docker Hub 反复失败时，不要空转 imageUrl。写：

FROM docker.io/example/app:latest

用 targetPath 走云端源码构建：CODING 构建机拉公网镜像，产物进 CCR，云托管节点内网拉取。这只解决拉取拓扑，不替代第 1 步的 Cmd / 环境变量 / 卷。

5. Supervisor 镜像（s6 / tini / supervisord）启动即退出

PID 1 往往是监督进程，不是 HTTP 应用。用两次日志找子进程重启风暴。若镜像 issue 记录了 PID 1 / pgrep -f 误匹配，按文档 workaround（绝对路径 Cmd、关闭 supervise），不要调探针延迟。示例见 reference 附录。

Access guidance

• Web/public scenarios -> enable PUBLIC ingress intentionally and pair it with the right auth flow.
• Mini Program -> prefer internal direct connection and avoid unnecessary public exposure.
• Private ingress scenarios -> keep public access off unless the product requirement clearly needs it.
• Database / Redis in a VPC -> this is not solved by OpenAccessTypes. You must set serverConfig.VpcConf and use the database private address. Read references/vpc-and-database.md.

Quick examples

Initialize

{ "action": "init", "serverName": "my-svc", "targetPath": "/abs/ws/my-svc" }

Local run (Function mode)

{ "action": "run", "serverName": "my-svc", "targetPath": "/abs/ws/my-svc", "runOptions": { "port": 3000 } }

Deploy (no VPC-private dependencies)

{
  "action": "deploy",
  "serverName": "my-svc",
  "targetPath": "/abs/ws/my-svc",
  "serverConfig": {
    "OpenAccessTypes": ["PUBLIC"],
    "Cpu": 0.5,
    "Mem": 1,
    "MinNum": 1,
    "MaxNum": 5
  }
}

部署（连接到 MySQL / PostgreSQL / Redis 的现有应用，通过 TCP 连接）

{
  "action": "deploy",
  "serverName": "my-existing-app",
  "targetPath": "/abs/ws/my-existing-app",
  "serverConfig": {
    "OpenAccessTypes": ["PUBLIC"],
    "Cpu": 0.5,
    "Mem": 1,
    "MinNum": 1,
    "MaxNum": 5,
    "EnvParams": "{\"DATABASE_URL\":\"postgres://user:[email protected]:5432/app\"}",
    "VpcConf": {
      "VpcId": "vpc-xxxxxxxx",
      "SubnetId": "subnet-xxxxxxxx"
    }
  }
}

有效的 OpenAccessTypes 值：OA（办公网访问）、PUBLIC（公网访问）、MINIAPP（小程序访问）、VPC（VPC 访问）。需要公开 HTTPS 访问的 Web 应用请使用 PUBLIC。

如果希望降低冷启动延迟，建议将 MinNum: 1 设为默认值。如果用户明确更看重低成本，并且接受更多冷启动，请说明其中的权衡，并允许他们将 MinNum 降至 0。

最佳实践

1. 尽可能优先使用 PRIVATE/VPC 或小程序内部入口。
2. 对于 TCP 数据库访问，始终将私有数据库 URL 与 VpcConf 配套使用，并确保二者位于数据库所在的同一 VPC/地域。
3. 使用环境变量存放机密信息和各环境的配置——仅在服务端读取；绝不要在 HTTP 响应中返回这些信息。CloudBase API Keys 应通过 manageAppAuth(action="createApiKey") 创建，而不是从本地客户端登录文件中获取。
4. 在部署前后使用 queryCloudRun(action="detail") 验证配置。
5. 尽量减少启动时执行的工作，以降低冷启动的影响。
6. 对于 Agent 场景，请使用 Agent SDK 技能了解协议和适配器详情，不要在此处重复说明。
7. 对于冒烟测试，请返回固定的 { "ok": true } / 健康状态负载——绝不要部署 httpbin 或任何会回显请求头的服务。

故障排查提示

• 访问失败 -> 检查入口访问类型、域名设置，以及实例是否已缩容至零。
• 部署因“尚未初始化云托管 / not initialized”而被阻止 -> 必须先为环境启用 CloudRun：调用 manageCloudRun(action="initEnv", envId=...)（异步开通），并轮询 queryCloudRun(action="envStatus")，直至 Status=normal；或者打开控制台 环境 → 云托管 → 开通。对于无状态 HTTP 服务，可以考虑完全改用 HTTP 云函数，而不是 CloudRun。
• 部署失败 -> 按照上文的容器部署失败 SOP（以及 references/image-deploy-troubleshooting.md）操作：镜像部署会跳过 getDeployLog，仅使用 getProcessLog；通过两次拉取日志区分调度问题、端口问题和启动即退出问题。在日志证明初始化确实缓慢之前，不要调高 InitialDelaySeconds。同时检查 Dockerfile（源码）和 CPU/内存比例。
• 部署因“a deploy task is already running” /「已有部署发布任务运行中」而被拒绝 -> 首先使用 queryCloudRun(action="getManageTask") 读取实际任务状态。不要盲目重试，也不要设置 force=true 期待覆盖——它只会跳过此工具的确认提示。请参阅上文的部署任务 SOP。
• 部署已被接受，但版本一直处于 creating 状态 -> 使用 queryCloudRun(action="getManageTask") 检查 latestDeployStatus 和 taskStatus，然后使用 getProcessLog 查看部署阶段的步骤。只有在日志确实指向代码或配置问题时，才修改 Dockerfile / serverConfig。
• 本地运行失败 -> 请记住，本地运行工具仅支持 Function 模式。
• 性能问题 -> 减少依赖、优化初始化，并调整最小实例数。
• 部署成功后仍无法连接数据库 / Redis -> 几乎总是缺少或配置错误的 VpcConf、私有主机地址错误或安全组配置错误。重写应用代码之前，请先按照 references/vpc-and-database.md 操作。
• 服务中的 CloudBase SDK 调用因凭据缺失 / 无效而失败 -> 跳过了上述凭据检查，或者变量名不是官方名称。使用 manageAppAuth(action="createApiKey") 创建密钥，通过 EnvParams 将其注入为 CLOUDBASE_APIKEY，重新部署，然后验证实际读取。请参阅 ../cloud-functions/references/http-function-credentials.md。

参考索引

所有打包的参考文件（技能 lint 可达性检查所必需）：

• vpc-and-database.md
• image-deploy-troubleshooting.md