Az AWS lambda időtúllépési problémáinak kijavítása, amikor rekordokat ad hozzá a Kinesis Streamhez

Az AWS lambda időtúllépéseinek hibaelhárítása a Kinesis adatfolyamokhoz

Képzelje el, hogy valós idejű adatfolyamot épít fel az AWS-en, egy olyan beállítással, amely az SQS üzeneteit egy Lambda funkciónak, végül pedig egy Kinesis Data Streamnek továbbítja. 📨 Ez az áramlás elméletben zökkenőmentesen működik, de a valóságnak néha más tervei vannak. Amikor éppen pihenni készül, egy ETIMEDOUT hiba jelenik meg a lambda funkciónaplóiban.

A hiba észlelése frusztráló lehet, különösen akkor, ha többször ellenőrizte az engedélyeket és tesztelte a funkciót. Valójában ez az időszakos ETIMEDOUT probléma a Kinesis adatfolyamban általában váratlanul történik, megállítva a fejlődést. Lehet, hogy a Lambda tökéletesen működik egy átcsoportosítás után, de aztán újra meghibásodik, látszólag ok nélkül.

Az ehhez hasonló helyzetekben sok fejlesztőt megzavartak az olyan rejtélyes üzenetek, mint a "Runtime.UnhandledPromiseRejection" és "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL". Amikor a kód megbízható és azonnali adatfeldolgozáson alapul, ezek az időtúllépési problémák egy útzár.

Itt áttekintjük, mi okozza ezeket az időtúllépéseket, a kezelésük gyakorlati módjait, valamint az AWS-konfiguráció módosításait, amelyek csak a kulcsot jelenthetik az adatfolyam stabilizálásában. 🛠️ A végére tudni fogja, hogyan háríthatja el és oldhatja meg az ETIMEDOUT hibákat, és hogyan tarthatja zökkenőmentesen a lambda és a Kinesis áramlását.

Parancs	Leírás
KinesisClient	Inicializál egy új ügyfélpéldányt az AWS Kinesis-szel való interakcióhoz. Ez az ügyfél olyan konfigurációkat kezel, mint a régió, az újrapróbálkozások és az időtúllépés, amelyek az AWS SDK for JavaScript-re vonatkoznak, így biztosítva, hogy a kérések helyesen kerüljenek elküldésre a Kinesisnek.
PutRecordCommand	Azt a parancsot képviseli, amely egyetlen rekordot helyez el a Kinesis adatfolyamba. Ez a parancs bájtokban fogadja el az adatokat, és partíciós kulcsot igényel, ami elengedhetetlen a rekordok adatfolyamon belüli szilánkok közötti elosztásához.
TextEncoder().encode()	A karakterláncadatokat Uint8Array formátumba kódolja, amely az adatok elvárt formátuma a Kinesisben. Ez az átalakítás döntő fontosságú a kompatibilitás biztosításához, amikor JSON-adatokat küldenek a Kinesis adatfolyamokhoz.
Promise.allSettled()	Több aszinkron kérést dolgoz fel párhuzamosan, és megadja az egyes ígéretek állapotát (teljesült vagy elutasított). Különösen hasznos az egyes eredmények naplózásakor vagy külön-külön történő kezelésére, még akkor is, ha egyes kérések meghiúsulnak.
generatePartitionKey	Segítő funkció, amely dinamikus partíciós kulcsokat hoz létre az üzenetattribútumok alapján. Biztosítja az adatok elosztását a Kinesis szilánkok között, ami potenciálisan csökkenti a forró szilánkok számát és optimalizálja az adatátvitelt.
processEvent	Egyéni aszinkron funkció, amely kezeli az SQS üzenetek elemzését, kódolását és küldését a Kinesisnek. Ez a moduláris funkció javítja az újrafelhasználhatóságot, és speciális hibaeseteket kezel a rekordok küldésekor.
jest.mock()	A Jest tesztelés során adott modulok vagy funkciók viselkedését utánozza, ami ebben az esetben segít szimulálni a Kinesis kliens viselkedését anélkül, hogy tényleges AWS-infrastruktúrát igényelne. Ez elengedhetetlen az AWS SDK-módszerektől függő egységtesztelési kódokhoz.
await Promise.allSettled(promises)	Ígéretek sorát hajtja végre, biztosítva, hogy minden eredmény összegyűjtésre kerüljön, függetlenül az egyedi ígéretek kimenetelétől. Ez a minta értékes az adatfolyam-műveletek részleges sikerforgatókönyveinek kezeléséhez.
console.warn()	Itt speciális figyelmeztető üzenetek, például hálózati időtúllépések naplózására szolgál. Ez a megközelítés lehetővé teszi az egyszerű hibakeresést és megfigyelést, különösen az újrapróbálkozási logikai és átmeneti hibák esetén kiszolgáló nélküli környezetben.
process.env	Hozzáfér a környezeti változókhoz, amelyek dinamikusan beállíthatnak értékeket, például AWS-régiót vagy időtúllépési beállításokat a Lambda-funkciókban. Kritikus a konfigurációs adatok fő kódbázison kívüli biztonságos kezeléséhez.

Az AWS lambda megbízhatóságának növelése a Kinesis Stream segítségével

A mellékelt JavaScript-szkriptek célja egy hatékony AWS Lambda funkció létrehozása, amely lekéri az üzeneteket egy SQS-sorból, majd közzéteszi azokat egy Amazon Kinesis Data Streamben. Ennek a megoldásnak a lényege a Lambda funkció azon képessége, hogy aszinkron módon tudja kezelni az üzeneteket, miközben megoldja a csatlakozási problémákat, amelyek gyakran hibákat. A szkript egyik kulcsfontosságú része a , amely olyan alapvető tulajdonságokat konfigurál, mint a régió, az újrapróbálkozások száma és a kapcsolat időtúllépése. Ezek a konfigurációk kritikusak a felhőbeállításban, mivel szabályozzák az alkalmazás válaszkészségét, és azt, hogy mennyi ideig próbál csatlakozni az időkorlát előtt. Magasabb beállításával vagy az újrapróbálkozási kísérletek beállításával segíthetünk a funkciónak hatékonyabban kezelni a hálózati késéseket.

A Lambda-kezelőn belül a szkript kihasználja , felbecsülhetetlen értékű eszköz több aszinkron kérés feldolgozásához. Ha több rekordot dolgoz fel egyszerre, elengedhetetlen annak biztosítása, hogy mindegyik befejeződjön, akár sikeresen, akár hibásan. Promise.allSettled() biztosítja, hogy a függvény ne állítsa le a feldolgozást, ha egy kérés meghiúsul; ehelyett minden eredményt külön-külön naplóz. Ez a megközelítés különösen hasznos olyan helyzetekben, amikor a hálózati kapcsolat kiszámíthatatlan. Például, ha az egyik rekord hálózati probléma miatt meghiúsul, de mások sikeresek, a funkció külön naplózhatja a sikertelen rekordokat, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy elkülönítsék a problémás példányokat, ahelyett, hogy a teljes üzenetköteget meghiúsítanák. 🛠️

A A szkripten belüli funkció moduláris, és kezeli a fő adatátalakítási és -küldési folyamatot. Ez a funkció fogadja az SQS üzenetet, elemzi, és a Kinesis által igényelt bájtformátumba kódolja. Itt, a a módszer kritikus, mivel a Kinesis csak bináris adatokat fogad el; A JSON-t kompatibilis formátumba kell konvertálni. A funkciónak ez a része biztosítja, hogy a Lambda helyesen küldje el az adatokat, csökkentve a nem megfelelő adatformátumból eredő hibák valószínűségét. A funkció egyéni partíciókulcs-generátor funkciót is használ, amely elosztja a rekordokat a Kinesis adatfolyam szilánkjai között. A dinamikus partíciókulcsok (például véletlenszerű kulcsok) használatával a szkript minimálisra csökkenti annak esélyét, hogy ugyanazt a szilánkot ismételten leütik, ami megakadályozhatja a szűk keresztmetszetek kialakulásához vezető „forró szilánkokat”.

Végül, annak biztosítása érdekében, hogy ez a beállítás megfelelően működjön a különböző forgatókönyvekben, a szkriptek beépítik a Jest segítségével. Az egységtesztek lehetővé teszik a Kinesis kliens viselkedésének szimulálását anélkül, hogy élő AWS-erőforrásokra lenne szükség, megbízható módszert kínálva a Lambda időkorlátok vagy adatkonverziós problémák kezelésére való képességének tesztelésére ellenőrzött környezetben. Például, ha a Kinesis kliens nem tud csatlakozni, a Jest mocks időtúllépési hibát szimulálhat, ellenőrizve, hogy a hibakezelés rendeltetésszerűen működik. Ez a stratégia robusztus érvényesítést tesz lehetővé, biztosítva, hogy a Lambda megbízható legyen több hálózati körülmény között. 🧪 Ezekkel az elemekkel kombinálva a Lambda funkció hatékonyan tudja kezelni az SQS-től a Kinesis-ig terjedő adatokat, miközben minimalizálja az időtúllépéseket és más gyakori streamelési hibákat.

import { KinesisClient, PutRecordCommand } from "@aws-sdk/client-kinesis";
const KINESIS_CLIENT = new KinesisClient({
  region: 'us-west-2',
  maxRetries: 3,
  requestHandler: {
    connectionTimeout: 5000, // Lower timeout for quicker retries
  },
});
export const handler = async (event) => {
  const promises = event.Records.map(record => processEvent(record.body));
  const results = await Promise.allSettled(promises);
  results.forEach(result => {
    if (result.status !== "fulfilled") {
      console.error("Failed:", result.reason);
    }
  });
};
async function processEvent(body) {
  const data = JSON.parse(body);
  const partitionKey = generatePartitionKey(data);
  const encodedData = new TextEncoder().encode(JSON.stringify(data));
  try {
    await KINESIS_CLIENT.send(new PutRecordCommand({
      Data: encodedData,
      StreamName: 'InputEventStream',
      PartitionKey: partitionKey
    }));
  } catch (error) {
    console.error("Error putting record:", error);
    throw error;
  }
}
function generatePartitionKey(data) {
  return data.userId ? data.userId.toString() : Date.now().toString();
}

import { KinesisClient, PutRecordCommand } from "@aws-sdk/client-kinesis";
const KINESIS_CLIENT = new KinesisClient({
  region: 'us-west-2',
  maxRetries: 5,
  httpOptions: {
    connectTimeout: 15000, // Extended timeout
    timeout: 20000 // Total request timeout
  }
});
export const handler = async (event) => {
  const results = await Promise.allSettled(event.Records.map(async (record) => {
    await processEvent(record.body);
  }));
  results.forEach((result) => {
    if (result.status !== "fulfilled") {
      console.log("Unsuccessful attempt:", result.reason);
    }
  });
};
async function processEvent(body) {
  const parsedData = JSON.parse(body);
  const partitionKey = `pk-${Math.random()}`;
  try {
    await KINESIS_CLIENT.send(new PutRecordCommand({
      StreamName: "InputEventStream",
      Data: new TextEncoder().encode(JSON.stringify(parsedData)),
      PartitionKey: partitionKey
    }));
  } catch (err) {
    if (err.name === "TimeoutError") {
      console.warn("Retry on timeout:", err);
    }
    throw err;
  }
}

import { handler, processEvent } from './your-lambda-file.js';
import { KinesisClient } from "@aws-sdk/client-kinesis";
jest.mock("@aws-sdk/client-kinesis");
describe('Lambda Handler and Kinesis Integration', () => {
  it('should call processEvent for each record in the event', async () => {
    const mockEvent = {
      Records: [{ body: '{"userId": 1, "data": "test"}' }]
    };
    await handler(mockEvent);
    expect(KinesisClient.prototype.send).toHaveBeenCalledTimes(1);
  });
  it('should handle timeout errors gracefully', async () => {
    KinesisClient.prototype.send.mockRejectedValueOnce(new Error('TimeoutError'));
    await expect(processEvent('{"userId": 2}')).rejects.toThrow('TimeoutError');
  });
});

Az időtúllépési hibák megértése az AWS Lambda-Kinesis integrációkban

Időtúllépési hibák, mint pl Az AWS-ben a lambda-funkciók gyakran frusztrálóak lehetnek, különösen az Amazon Kinesis adatfolyammal történő adatfolyam-integrációinál. A legtöbb esetben ezek a hibák azért jelentkeznek, mert a lambda funkció túllépi a hálózati csatlakozási időkorlátokat, jellemzően a kér. Előfordulhat, hogy a Lambda alapértelmezett beállításai nem mindig felelnek meg az ilyen típusú hálózati kéréseknek, különösen nagy áteresztőképességű adatfolyamok vagy nagy mennyiségű adat esetén. Például a vagy maxRetries konfigurációk segíthetnek enyhíteni ezt a problémát, több időt hagyva a Lambdának, hogy sikeresen csatlakozzon a Kinesishez. Ez a fajta optimalizálás gyakran szükséges változó hálózati késleltetésű forgatókönyvekben vagy nagy igény esetén. 🛠️

Egy másik kulcsfontosságú szempont az időtúllépési hibák csökkentésében az adatkódolás és a particionálás hatékony kezelése. Az AWS Kinesis bináris formátumú adatokat igényel, ami ezen keresztül érhető el . Ez az átalakítás biztosítja a kompatibilitást és az adatátvitel egyszerűsítését a Kinesis felé. Ezenkívül az átgondolt partíciókulcs-kezelés kulcsfontosságú. A konzisztens vagy dinamikusan generált partíciós kulcs használata elősegíti az adatok egyenletes elosztását a Kinesis-szilánkok között, elkerülve a "forró szilánkokat", amelyek aránytalanul sok rekordot kapnak. A nagyfrekvenciás streamelési forgatókönyvekben a dinamikus kulcsok megakadályozhatják a szűk keresztmetszetek kialakulását és csökkenthetik a csatlakozási problémák valószínűségét, ami különösen hasznos nagy adatkészletek kezelésekor.

A Lambda-Kinesis kölcsönhatások hibaelhárításához és megbízhatóságának javításához elengedhetetlen az egységtesztek hozzáadása. Az egységtesztek lehetővé teszik a lehetséges hálózati problémák szimulálását, az adatkódolás érvényesítését és annak biztosítását, hogy a funkció megfelelően tudja kezelni az újrapróbálkozásokat. Például gúnyolódással egységtesztekben a Kinesis válaszainak egy sorát szimulálhatja, mint pl hibákat vagy sikereseteket, ami segít a hibakezelés és a kapcsolatkezelés finomhangolásában a Lambda kódon belül. Az ilyen hibaesetek tesztelése a fejlesztés során rugalmasabb telepítést eredményezhet, csökkentve az időtúllépések valószínűségét a termelésben, és könnyebbé válik a konfiguráció gyenge pontjainak azonosítása.

1. Mi okozza hibák az AWS Lambdában a Kinesishez való csatlakozáskor?
2. Ezek a hibák általában akkor fordulnak elő, amikor a Lambda túl sokáig tart a Kinesishez való csatlakozáshoz, gyakran hálózati problémák, a csatlakozási időtúllépési beállítások vagy a Kinesis adatfolyam nagy forgalmának köszönhetően.
3. Hogyan lehet igazítani segít megelőzni az időtúllépési hibákat?
4. Magasabb érték beállítása lehetővé teszi a Lambda számára, hogy tovább várjon a válaszra, ami hasznos lehet magas hálózati késleltetés esetén vagy nagy adatforgalom esetén.
5. Miért van az ebben a lambda-függvényben használt módszer?
6. A kinesishez az adatoknak bináris formátumban kell lenniük. A módszer átalakítja a JSON-adatokat a szükséges formátumba, lehetővé téve, hogy a Kinesis megfelelően feldolgozza azokat.
7. Mi a jelentősége a dinamikus partíciós kulcsok használatának a Kinesisben?
8. A dinamikus kulcsok egyenletesebben osztják el a rekordokat a szilánkok között, elkerülve a szűk keresztmetszeteket, és csökkentve a „forró szilánkok” esélyét, ami streamelési problémákhoz vezethet.
9. Az egységtesztelés szimulálhatja az időtúllépési hibákat?
10. Igen, gúnyosan tesztkörnyezetekben az időtúllépési hibák szimulálásával ellenőrizheti, hogy a Lambda funkció hibakezelése megfelelően működik-e.
11. Miért és másként viselkedni?
12. minden ígéretre vár, függetlenül az eredménytől, így ideális több kérés kezelésére részleges hibák esetén, ellentétben , amely az első meghibásodáskor leáll.
13. Korlátozott az újrapróbálkozás a Lambdában?
14. Igen, a A beállítás szabályozza, hogy a Lambda hányszor próbálja meg újra a sikertelen kéréseket, ami csökkentheti a hálózati terhelést, de óvatosan kell beállítani.
15. Milyen szerepet játszik a régióválasztás az időtúllépések csökkentésében?
16. Az adatforráshoz közelebbi régió kiválasztása csökkentheti a késleltetést, gyorsabbá téve a Kinesishez való kapcsolódást, és kevésbé hajlamosak az időtúllépési hibákra.
17. Hogyan segít a lambda hibák kezelésében?
18. Lehetővé teszi a függvény számára, hogy minden ígéret eredményét külön kezelje, így ha egy kérés sikertelen, a többi továbbra is folytatódik. Ez a megközelítés előnyös a tömeges rekordfeldolgozás kezelésére.
19. Kezelheti-e a Lambda az adatfolyamok részleges sikereit?
20. Igen, használ és a sikertelen rekordok naplózása lehetővé teszi a Lambda számára, hogy akkor is folytassa a feldolgozást, ha egyes rekordok hibákat észlelnek.

A Lambda és Kinesis időtúllépések hatékony hibaelhárításához a csatlakozási és konfigurációs problémák elemzésére van szükség. A beállítások módosítása, mint pl és , az átgondolt partíciókulcs-kezeléssel együtt segíti a megbízható kapcsolatok fenntartását és megakadályozza a gyakori időtúllépéseket. Ezekkel a stratégiákkal a nagy áteresztőképességű adatfolyamok kezelése gördülékenyebbé válik. 🚀

A hibák kezelésének és a konfigurációk optimalizálásának megértésével a fejlesztők megoldhatják a Kinesisben közzétett Lambda-függvények állandó ETIMEDOUT hibáit. A hálózati beállításokkal, kódolással és particionálással kapcsolatos bevált gyakorlatok követése rugalmasabb és hatékonyabb adatfolyamhoz járul hozzá, kevesebb megszakítást és jobb teljesítményt biztosítva.