AWS लैम्ब्डा पर Amazon DynamoDB 503

Daniel Marino

गुरुवार, 7 नवंबर 2024 को 11:11:45 am

सर्वर रहित अनुप्रयोगों में रहस्यमय DynamoDB त्रुटियों को संभालना

इसकी कल्पना करें: आपने घटकों के बीच सुचारू डेटा इंटरैक्शन की उम्मीद करते हुए AWS लैम्ब्डा फ़ंक्शंस, एपीआई गेटवे और डायनेमोडीबी के साथ एक सर्वर रहित आर्किटेक्चर बनाया है। लेकिन अचानक, ए 503 त्रुटि दिखाई देने लगता है, जिससे DynamoDB पर आपकी कॉल बाधित हो जाती है। 😕

ऐसा होने पर निराशा होती है, खासकर इसलिए क्योंकि 503 त्रुटियां आमतौर पर अस्थायी अनुपलब्धता का संकेत देती हैं, फिर भी आपके क्लाउडवॉच लॉग दिखा सकते हैं कि आपका लैम्ब्डा फ़ंक्शन सफलतापूर्वक निष्पादित। यदि आपने टाइमआउट बढ़ाने से लेकर कस्टम आर/डब्ल्यू प्रोविजनिंग तक सब कुछ आजमाया है लेकिन सफलता नहीं मिली है, तो आप अकेले नहीं हैं।

इस तरह के परिदृश्यों में, समस्या का निदान करना अक्सर भूत का पीछा करने जैसा लगता है, खासकर जब यह आपके कोड के एक विशिष्ट अनुभाग तक ही सीमित लगता है। इस प्रकार की समस्या उत्पादकता को रोक सकती है, खासकर जब आपका कोड दोषरहित दिखता है लेकिन अप्रत्याशित रूप से विफल हो जाता है।

इस लेख में, हम पता लगाएंगे कि इन मायावी कारणों का क्या कारण हो सकता है 503 त्रुटियाँ आपके एपीआई गेटवे में और उनका प्रभावी ढंग से निवारण कैसे करें। तर्क को पुनः प्रयास करने से लेकर थ्रॉटलिंग समायोजन तक, हम आपके एप्लिकेशन को सुचारू रूप से चलाने के लिए व्यावहारिक समाधानों पर चलेंगे।

आज्ञा	उपयोग का विवरण और उदाहरण
dynamodb.get(params).promise()	यह DynamoDB कमांड पैराम्स में निर्दिष्ट कुंजी मापदंडों के आधार पर एक आइटम पुनर्प्राप्त करता है। ऑपरेशन को एसिंक्रोनस रूप से संभालने के लिए .promise() विधि जोड़ी गई है, जिससे एसिंक्रोनस फ़ंक्शंस में wait के उपयोग की अनुमति मिलती है। DynamoDB से सीधे सटीक डेटा पुनर्प्राप्ति की आवश्यकता वाले मामलों के लिए आवश्यक।
delay(ms)	एक सहायक फ़ंक्शन को एक वादे को वापस करके देरी पैदा करने के लिए परिभाषित किया गया है जो एमएस मिलीसेकंड के बाद हल होता है। यह घातीय बैकऑफ़ के साथ पुनः प्रयास कार्यक्षमता को सक्षम बनाता है, जो अस्थायी सेवा अनुपलब्धता के कारण 503 त्रुटियों को कम करने के लिए एक उपयोगी दृष्टिकोण है।
await fetch()	यह एपीआई एंडपॉइंट से डेटा लाने के लिए एक एसिंक्रोनस कॉल है। इस मामले में, इसका उपयोग लैम्ब्डा फ़ंक्शन के URL से डेटा तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रतीक्षा को शामिल करने से यह सुनिश्चित हो जाता है कि फ़ंक्शन आगे बढ़ने से पहले प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा करता है, जो पुनः प्रयास जैसी अनुक्रमिक प्रक्रियाओं को संभालने के लिए महत्वपूर्ण है।
response.status	फ़ेच अनुरोध से HTTP प्रतिक्रिया स्थिति कोड की जाँच करने के लिए उपयोग किया जाता है। यहां, 503 स्थिति की पहचान करने के लिए प्रतिक्रिया.स्टेटस की जांच की जाती है, जो पुनः प्रयास को ट्रिगर करता है। यह सेवा उपलब्धता समस्याओं की पहचान करने के लिए महत्वपूर्ण एक विशिष्ट त्रुटि-हैंडलिंग दृष्टिकोण है।
exports.handler	इस सिंटैक्स का उपयोग लैम्ब्डा हैंडलर फ़ंक्शन को निर्यात करने के लिए किया जाता है ताकि AWS लैम्ब्डा इसे लागू कर सके। यह लैम्ब्डा फ़ंक्शन पर भेजे गए प्रसंस्करण ईवेंट के लिए मुख्य प्रवेश बिंदु को परिभाषित करता है, जो एडब्ल्यूएस सेवाओं के साथ एकीकरण के लिए आवश्यक है।
JSON.parse(event.body)	लैम्ब्डा ईवेंट की स्ट्रिंग बॉडी को जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट में परिवर्तित करता है। यह आवश्यक है क्योंकि लैम्ब्डा अनुरोध निकाय को JSON स्ट्रिंग के रूप में पास करता है, इसलिए फ़ंक्शन के भीतर अनुरोध डेटा तक पहुंचने के लिए इसे पार्स करना महत्वपूर्ण है।
expect().toBe()	एक जेस्ट कमांड का उपयोग परीक्षण में यह दावा करने के लिए किया जाता है कि एक विशिष्ट मान अपेक्षित परिणाम से मेल खाता है। उदाहरण के लिए, उम्मीद (response.statusCode).toBe(200) यह सुनिश्चित करता है कि लैम्ब्डा फ़ंक्शन 200 स्थिति कोड लौटाता है। इससे यह प्रमाणित करने में मदद मिलती है कि लैम्ब्डा अपेक्षा के अनुरूप प्रदर्शन कर रहा है।
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	इस रिएक्ट हुक को कंपोनेंट माउंट पर बुलाया जाता है। एक खाली निर्भरता सरणी को पास करके, यह केवल एक बार चलता है, जिससे यह घटक लोड होने पर डेटा लाने के लिए आदर्श बन जाता है। एपीआई कॉल जैसे आरंभीकरण की आवश्यकता वाले फ्रंट-एंड घटकों के लिए आवश्यक।
waitFor()	एक रिएक्ट टेस्टिंग लाइब्रेरी कमांड जो परीक्षण के साथ आगे बढ़ने से पहले एक शर्त पूरी होने तक प्रतीक्षा करता है। इस मामले में, इसका उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि घटक लाए गए डेटा को प्रदर्शित करे, जो अतुल्यकालिक डेटा रेंडरिंग की पुष्टि के लिए महत्वपूर्ण है।

प्रभावी पुनः प्रयास तर्क के साथ AWS Lambda और DynamoDB 503 त्रुटियों का समाधान

उदाहरण स्क्रिप्ट ने चुनौतीपूर्ण 503 त्रुटि से निपटने पर ध्यान केंद्रित किया जो अक्सर किसी को लागू करते समय सामने आती है एडब्ल्यूएस लैम्ब्डा ए से पढ़ने का कार्य DynamoDB मेज़। यह त्रुटि, आमतौर पर अस्थायी अनुपलब्धता का संकेत देती है, निराशाजनक हो सकती है क्योंकि लैम्ब्डा और एपीआई गेटवे इंटरैक्शन में कभी-कभी समस्या निवारण में स्पष्टता की कमी होती है। प्राथमिक बैकएंड फ़ंक्शन, getShippingBySku, SKU आईडी द्वारा DynamoDB को क्वेरी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। संभावित 503 त्रुटियों को शालीनता से संभालने के लिए, इसमें घातीय बैकऑफ़ के साथ एक पुन: प्रयास तंत्र शामिल है, जिसे एक कस्टम के साथ कार्यान्वित किया गया है देरी समारोह। इस तरह, यदि कोई अनुरोध विफल हो जाता है, तो स्क्रिप्ट प्रत्येक प्रयास के बीच उत्तरोत्तर अधिक समय तक प्रतीक्षा करती है। यह दृष्टिकोण सर्वर अधिभार को कम करने और उच्च-ट्रैफ़िक परिदृश्यों में पुनः प्रयास की आवृत्ति को कम करने के लिए आवश्यक है।

स्क्रिप्ट में एक लैम्ब्डा हैंडलर फ़ंक्शन भी शामिल है, जो कॉल को लपेटता है getShippingBySku और एपीआई गेटवे अनुरोध पेलोड को संभालता है। का उपयोग करके JSON.parse(event.body), यह एपीआई गेटवे से आने वाले डेटा को संसाधित करता है और कस्टम HTTP स्थिति कोड के साथ त्रुटि प्रबंधन को सक्षम करता है। यह विशिष्ट सेटअप यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि एपीआई गेटवे को केवल 200 स्थिति प्राप्त होती है यदि डेटा पुनर्प्राप्ति सफल होती है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए एक व्यावहारिक तरीका है जहां निर्बाध डेटा पुनर्प्राप्ति आवश्यक है - एक गतिशील की तरह ई-कॉमर्स साइट वास्तविक समय में शिपिंग डेटा प्रदर्शित करना। यहां, फ्रंट एंड के लिए पढ़ने योग्य संदेशों में डेटा एक्सेस में त्रुटियों या देरी का अनुवाद करने के लिए हैंडलर फ़ंक्शन आवश्यक है, जिससे उपयोगकर्ताओं को गुप्त त्रुटि कोड के बजाय स्पष्ट प्रतिक्रियाएं मिलती हैं। 🚀

ग्राहक पक्ष पर, हम त्रुटि प्रबंधन से अलग ढंग से निपटते हैं। फ़ेचशिपिंगडेटा फ़ंक्शन HTTP स्थिति प्रतिक्रिया की जांच करके अपना स्वयं का पुनः प्रयास तर्क शामिल करता है। यदि यह 503 त्रुटि का पता लगाता है, तो फ़ंक्शन प्रगतिशील विलंब के साथ पुनः प्रयास शुरू कर देता है, जिससे उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस उत्तरदायी रहता है और तत्काल त्रुटियों से बचा जाता है। के लिए यह दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है प्रतिक्रियाशील घटक जो माउंट पर एपीआई कॉल करता है, जैसा कि यूज़इफ़ेक्ट हुक में देखा गया है। एकाधिक SKU के लिए डेटा प्राप्त करते समय, ये पुनः प्रयास यह सुनिश्चित करने में मदद करते हैं कि संभावित सेवा थ्रॉटलिंग के बावजूद प्रत्येक कॉल को आवश्यक डेटा मिले। उपयोगकर्ता इसे एक त्रुटि के बजाय एक संक्षिप्त लोडिंग एनीमेशन के रूप में अनुभव करेंगे, जिससे एक सहज, अधिक पेशेवर अनुभव तैयार होगा।

विश्वसनीयता की पुष्टि करने के लिए, उदाहरण में बैकएंड और फ्रंटएंड दोनों कार्यों के लिए यूनिट परीक्षण शामिल हैं। का उपयोग करते हुए जेस्ट और प्रतिक्रिया परीक्षण पुस्तकालय, ये परीक्षण सुनिश्चित करते हैं कि प्रत्येक फ़ंक्शन विभिन्न परिदृश्यों में सही ढंग से कार्य करता है। उदाहरण के लिए, हम परीक्षण करते हैं कि लैम्ब्डा हैंडलर अपेक्षित SKU डेटा लौटाता है और वह फ़ेचशिपिंगडेटा फ़ंक्शन विफलता पर शानदार ढंग से पुनः प्रयास करता है। इन जांचों के साथ, हम विश्वास के साथ तैनात कर सकते हैं, यह जानते हुए कि स्क्रिप्ट वास्तविक दुनिया में उपयोग के लिए तैयार की गई हैं। उत्पादन में, यह सेटअप लैम्ब्डा, एपीआई गेटवे और डायनेमोडीबी के बीच लचीला इंटरैक्शन सुनिश्चित करता है। यह सेटअप न केवल 503 त्रुटि समस्या का समाधान करता है, बल्कि यह त्रुटि प्रबंधन, मॉड्यूलर कोडिंग और परीक्षण-संचालित विकास में सर्वोत्तम प्रथाओं पर भी प्रकाश डालता है। 😄

दृष्टिकोण 1: एपीआई गेटवे टाइमआउट और थ्रॉटलिंग सीमाएं प्रबंधित करके 503 त्रुटि का समाधान

लैम्ब्डा इनवोकेशन और डायनेमोडीबी क्वेरी हैंडलिंग को अनुकूलित करने के लिए बैकएंड स्क्रिप्ट (नोड.जेएस)।

// Import AWS SDK and initialize DynamoDB and API Gateway settings
const AWS = require('aws-sdk');
const dynamodb = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();
// Function to fetch shipping data by SKU, with retry logic and exponential backoff
async function getShippingBySku(skuID) {
  let attempt = 0;
  const maxAttempts = 5;  // Limit retries to avoid endless loops
  const delay = ms => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
  while (attempt < maxAttempts) {
    try {
      const params = {
        TableName: 'ShippingDataTable',
        Key: { skuID: skuID }
      };
      const data = await dynamodb.get(params).promise();
      return data.Item;
    } catch (error) {
      if (error.statusCode === 503) {
        attempt++;
        await delay(200 * attempt);  // Exponential backoff
      } else {
        throw error;  // Non-retryable error, throw it
      }
    }
  }
  throw new Error('Failed to retrieve data after multiple attempts');
}
// Lambda handler function that calls getShippingBySku
exports.handler = async (event) => {
  try {
    const skuData = JSON.parse(event.body);
    const shippingData = await getShippingBySku(skuData.skuID);
    return {
      statusCode: 200,
      body: JSON.stringify(shippingData)
    };
  } catch (error) {
    return {
      statusCode: error.statusCode || 500,
      body: JSON.stringify({ message: error.message })
    };
  }
};

दृष्टिकोण 2: एपीआई कॉल पर क्लाइंट-साइड थ्रॉटलिंग और त्रुटि प्रबंधन

घटक माउंट पर पुनः प्रयास तर्क और त्रुटि प्रबंधन के साथ फ्रंट-एंड स्क्रिप्ट (जावास्क्रिप्ट)।

// Client-side function to call the Lambda function with retry for 503 errors
async function fetchShippingData(skuID) {
  let attempt = 0;
  const maxAttempts = 5;
  const delay = ms => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
  while (attempt < maxAttempts) {
    try {
      const response = await fetch(`https://your-lambda-url.com?skuID=${skuID}`);
      if (response.status === 503) {
        throw new Error('Service Unavailable');
      }
      if (!response.ok) {
        throw new Error('Network response was not ok');
      }
      const data = await response.json();
      return data;
    } catch (error) {
      attempt++;
      if (attempt >= maxAttempts) {
        throw new Error('Failed to fetch data after multiple attempts');
      }
      await delay(200 * attempt);  // Exponential backoff
    }
  }
}
// React component that calls fetchShippingData on mount
useEffect(() => {
  async function getData() {
    try {
      const shippingData = await fetchShippingData(skuData.skuID);
      setShippingData(shippingData);
    } catch (error) {
      console.error('Error fetching shipping data:', error);
    }
  }
  getData();
}, [skuData.skuID]);

दृष्टिकोण 3: लैम्ब्डा और क्लाइंट-साइड फ़ंक्शंस को मान्य करने के लिए यूनिट टेस्ट लिखना

लैम्ब्डा के लिए जेस्ट के साथ Node.js यूनिट परीक्षण और रिएक्ट टेस्टिंग लाइब्रेरी के साथ फ्रंट-एंड परीक्षण

// Jest unit test for Lambda function getShippingBySku
const { handler } = require('./lambdaFunction');
test('Lambda returns correct data on valid SKU ID', async () => {
  const event = { body: JSON.stringify({ skuID: '12345' }) };
  const response = await handler(event);
  expect(response.statusCode).toBe(200);
  expect(JSON.parse(response.body)).toHaveProperty('skuID', '12345');
});
// React Testing Library unit test for fetchShippingData
import { render, screen, waitFor } from '@testing-library/react';
import ShippingComponent from './ShippingComponent';
test('displays shipping data after fetching', async () => {
  render(<ShippingComponent skuID="12345" />);
  await waitFor(() => screen.getByText(/shipping info/i));
  expect(screen.getByText(/12345/i)).toBeInTheDocument();
});

एपीआई गेटवे और डायनेमोडीबी त्रुटियों को कम करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

सर्वर रहित आर्किटेक्चर के साथ काम करते समय, डेवलपर्स को अक्सर छिटपुट समस्याओं का सामना करना पड़ता है 503 त्रुटियाँ जब AWS Lambda एक API गेटवे के माध्यम से DynamoDB के साथ इंटरैक्ट करता है। एक प्रमुख योगदान कारक एपीआई गेटवे द्वारा अनुरोध मात्रा को प्रबंधित करने का तरीका हो सकता है। यदि अनुरोधों में अचानक वृद्धि होती है, तो स्थिरता बनाए रखने के लिए AWS उन्हें दबा देता है, जो इन त्रुटियों को ट्रिगर कर सकता है। यह थ्रॉटलिंग विशेष रूप से प्रासंगिक है यदि आपके लैम्ब्डा फ़ंक्शन के कई उदाहरण एक ही समय में एक ही डेटा की क्वेरी कर रहे हैं, जैसा कि फ्रंट-एंड एप्लिकेशन में एक घटक माउंट पर हो सकता है।

इन समस्याओं को कम करने के लिए, कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स को अनुकूलित करना आवश्यक है एपीआई गेटवे. एक तरीका आपके एपीआई के लिए समवर्ती अनुरोधों पर डिफ़ॉल्ट सीमा को बढ़ाना है, जो उच्च ट्रैफ़िक वॉल्यूम को संभालने में मदद करता है। इसके अतिरिक्त, एपीआई गेटवे में कैशिंग सक्षम करने पर विचार करें। छोटी अवधि के लिए बार-बार अनुरोधित डेटा को कैशिंग करने से आपके लैम्ब्डा फ़ंक्शन को लागू करने की संख्या कम हो जाती है, जो लैम्ब्डा और डायनेमोडीबी दोनों पर कुछ भार से राहत दे सकती है। उदाहरण के लिए, यदि आपका एप्लिकेशन अक्सर एक ही SKU डेटा तक पहुंचता है, तो इस जानकारी को कैश करने से दोहराए जाने वाले DynamoDB कॉल की आवश्यकता कम हो जाएगी और संभावित 503 त्रुटियां कम हो जाएंगी। 🚀

एक अन्य तरीका ट्रैफ़िक में अचानक वृद्धि को समायोजित करने के लिए एपीआई गेटवे की "बर्स्ट लिमिट" सेटिंग का उपयोग करना है। उच्च अनुरोध मात्रा के संक्षिप्त विस्फोट की अनुमति देकर, आप अपने सिस्टम पर दबाव डाले बिना अस्थायी ट्रैफ़िक वृद्धि को संभाल सकते हैं। इसके अतिरिक्त, अधिक विस्तृत निगरानी स्थापित करने से मदद मिल सकती है। एपीआई गेटवे और डायनेमोडीबी के लिए क्लाउडवॉच में "विस्तृत निगरानी" सक्षम करने से त्रुटि घटनाओं के पैटर्न में अंतर्दृष्टि मिलती है, जिससे आपको मूल कारणों को अधिक कुशलता से पहचानने और संबोधित करने में मदद मिलती है। लंबे समय में, ये रणनीतियाँ न केवल त्रुटियों को रोकने में मदद करती हैं बल्कि आपके एप्लिकेशन के समग्र प्रदर्शन और उपयोगकर्ता अनुभव को भी बेहतर बनाती हैं।

एपीआई गेटवे और डायनेमोडीबी 503 त्रुटियों के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

503 त्रुटि क्या है और यह AWS सेवाओं के साथ क्यों होती है?
503 त्रुटि इंगित करती है कि कोई सेवा अस्थायी रूप से अनुपलब्ध है। AWS में, यह अक्सर उच्च अनुरोध मात्रा या अपर्याप्त क्षमता के कारण होता है API Gateway या DynamoDB, विशेष रूप से अचानक यातायात बढ़ने के दौरान।
कैशिंग एपीआई गेटवे में 503 त्रुटियों को कम करने में कैसे मदद कर सकती है?
सक्षम करने से API Gateway caching बार-बार एक्सेस किए गए डेटा को अस्थायी रूप से संग्रहीत करने की अनुमति देता है, जिससे बार-बार अनुरोध करने की आवश्यकता कम हो जाती है Lambda और DynamoDB. यह दृष्टिकोण आपके बैकएंड पर लोड को कम करता है, जिससे 503 त्रुटियों को रोकने में मदद मिलती है।
क्या DynamoDB पढ़ने/लिखने की क्षमता बढ़ाने से 503 त्रुटियाँ हल हो जाती हैं?
की बढ़ती DynamoDB’s read/write capacity यदि त्रुटियाँ DynamoDB स्तर पर थ्रॉटलिंग के कारण होती हैं तो मदद मिल सकती है। हालाँकि, यदि 503 त्रुटि उत्पन्न होती है API Gateway या Lambda, अकेले DynamoDB सेटिंग्स को समायोजित करने से इसका पूरी तरह से समाधान नहीं हो सकता है।
पुनः प्रयास तर्क कैसे काम करता है, और यह प्रभावी क्यों है?
यदि 503 त्रुटि होती है तो पुनः प्रयास तर्क में थोड़े विलंब के बाद अनुरोध को पुनः प्रयास करना शामिल होता है। एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ (प्रत्येक पुनः प्रयास के साथ प्रतीक्षा समय बढ़ाना) का उपयोग करने से सिस्टम को ठीक होने का समय मिल सकता है, जिससे सेवा पर दबाव डाले बिना सफलता की संभावना बढ़ जाती है।
503 त्रुटियों के निदान के लिए कौन से क्लाउडवॉच मेट्रिक्स उपयोगी हैं?
CloudWatch Detailed Monitoring एपीआई गेटवे और डायनेमोडीबी के लिए अनुरोध संख्या, त्रुटि दर और विलंबता जैसे मूल्यवान मेट्रिक्स प्रदान करता है। इन मेट्रिक्स का विश्लेषण करने से आपको ट्रैफ़िक पैटर्न की पहचान करने और यह पता लगाने में मदद मिलती है कि 503 त्रुटियाँ कब और क्यों उत्पन्न होती हैं।

AWS लैम्ब्डा और DynamoDB त्रुटि प्रबंधन को समाप्त किया जा रहा है

संक्षेप में, AWS Lambda और DynamoDB को जोड़ने वाले सर्वर रहित अनुप्रयोगों में 503 त्रुटियों को रीट्री लॉजिक, कैशिंग और बैकऑफ़ रणनीतियों जैसी तकनीकों के संयोजन से प्रभावी ढंग से संबोधित किया जा सकता है। इन चरणों को लागू करने से यह सुनिश्चित होता है कि आपका एपीआई विभिन्न परिस्थितियों में लचीला और उत्तरदायी बना रहे।

चाहे आप एक उच्च-ट्रैफ़िक ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म या अन्य गतिशील सेवा का निर्माण कर रहे हों, अप्रत्याशित उछाल को संभालने के लिए अपने AWS बुनियादी ढांचे को कॉन्फ़िगर करना और विस्तृत निगरानी लागू करने से प्रदर्शन को बनाए रखने और एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने में मदद मिलती है। 🚀

सन्दर्भ और अतिरिक्त संसाधन

समस्या निवारण के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ-साथ 503 त्रुटि कोड सहित AWS लैम्ब्डा फ़ंक्शन त्रुटियों की व्याख्या करता है। एडब्ल्यूएस लैम्ब्डा समस्या निवारण
एपीआई गेटवे कॉन्फ़िगरेशन पर विवरण, जिसमें एप्लिकेशन लचीलेपन को बेहतर बनाने के लिए थ्रॉटलिंग सीमा और कैशिंग को कैसे संभालना शामिल है। एपीआई गेटवे थ्रॉटलिंग दस्तावेज़ीकरण
थ्रॉटलिंग त्रुटियों से बचने के लिए DynamoDB क्षमता प्रबंधन और पढ़ने/लिखने के प्रावधान में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। DynamoDB क्षमता मोड दस्तावेज़ीकरण
AWS सेवाओं में क्षणिक त्रुटियों से निपटने के लिए घातीय बैकऑफ़ और पुनः प्रयास तर्क को लागू करने पर चर्चा करता है। AWS ब्लॉग: एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ और जिटर

AWS लैम्ब्डा पर Amazon DynamoDB 503 त्रुटियों को ठीक करने के लिए API गेटवे का उपयोग करना