在Cloud Functions中操作Firestore写入数据时是否需要使用await？

结论先行 #

await语句对执行稳定性有决定性的帮助，不会产生无意义的额外CPU时长消耗，是必须保留的写法。

为什么不能省略await直接返回 #

Cloud Functions的运行机制决定了：只要你调用response.send()返回响应、或者函数执行完成退出，平台会立刻冻结当前函数实例的所有运行进程，未完成的异步操作会直接被中断。
如果你省略await直接返回，你发送的Firestore更新请求大概率还没完成网络传输、或者还没被Firestore服务端确认就被中断，最终会出现大量数据更新丢失的问题，尤其是在函数冷启动、实例负载低频繁销毁的场景下，数据写入成功率会极低。

错误写法示例：

exports.badExample = functions.https.onRequest(async (request, response)=> {
    // 未加await直接发起异步操作，后续会被中断
    db.collection('users').doc(request.body.userID).update({
        username: request.body.username
    })
    response.send({done: true})
    return ;
})

关于CPU时长消耗的疑问 #

Cloud Functions的CPU计费时长仅统计代码实际运行占用CPU的时间，你加await后等待Firestore服务端返回的这段时间属于IO等待状态，不会计入CPU计费时长，完全不用担心额外开销。

如果不想让用户等待写入完成怎么办 #

如果你确实需要降低接口响应时长，不想等Firestore写入完成再返回，不能直接省略await处理，正确的做法是将更新任务投递到Cloud Tasks或者Pub/Sub队列中，交由后台异步任务处理写入逻辑，保证数据更新的可靠性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bee Taylor