API šliuzo naudojimas norint ištaisyti „Amazon DynamoDB 503“ klaidas AWS Lambda

1 būdas: 503 klaidos sprendimas valdant API šliuzo skirtąjį laiką ir apribojimų ribas

Backend scenarijus (Node.js), skirtas optimizuoti Lambda iškvietimą ir DynamoDB užklausų tvarkymą

// 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 })
    };
  }
};

2 metodas: kliento ribojimas ir klaidų valdymas API skambučiuose

Priekinis scenarijus (JavaScript) su pakartotinio bandymo logika ir klaidų valdymu prijungiant komponentą

// 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]);

3 metodas: rašymo vienetų testai, skirti patvirtinti lambda ir kliento funkcijas

„Node.js“ vieneto bandymai su „Jest for Lambda“ ir „front-end“ bandymai su „React Testing Library“.

// 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();
});

Dažnai užduodami klausimai apie API šliuzo ir DynamoDB 503 klaidas

1. Kas yra 503 klaida ir kodėl ji atsiranda naudojant AWS paslaugas?
2. 503 klaida rodo, kad paslauga laikinai nepasiekiama. AWS tai dažnai nutinka dėl didelio užklausų kiekio arba nepakankamo pajėgumo API Gateway arba DynamoDB, ypač esant staigiems eismo šuoliams.
3. Kaip talpyklos kaupimas gali padėti sumažinti API šliuzo 503 klaidas?
4. Įgalinimas API Gateway caching leidžia laikinai išsaugoti dažnai pasiekiamus duomenis, todėl sumažėja pakartotinių užklausų poreikis Lambda ir DynamoDB. Šis metodas sumažina užpakalinės programos apkrovą ir padeda išvengti 503 klaidų.
5. Ar padidinus „DynamoDB“ skaitymo / rašymo pajėgumus išsprendžiamos 503 klaidos?
6. Didėja DynamoDB’s read/write capacity gali padėti, jei klaidas sukelia droselis „DynamoDB“ lygiu. Tačiau jei 503 klaida kilo iš API Gateway arba Lambda, vien „DynamoDB“ nustatymų koregavimas gali to visiškai neišspręsti.
7. Kaip veikia pakartotinio bandymo logika ir kodėl ji veiksminga?
8. Pakartotinio bandymo logika apima pakartotinį užklausos bandymą po trumpos delsos, jei įvyksta 503 klaida. Naudojant eksponentinį atsitraukimą (ilginant laukimo laiką su kiekvienu pakartotiniu bandymu), sistema gali atsigauti, o tai padidina sėkmės tikimybę neapsunkinant paslaugos.
9. Kokia „CloudWatch“ metrika yra naudinga diagnozuojant 503 klaidas?
10. CloudWatch Detailed Monitoring API Gateway ir DynamoDB siūlo vertingą metriką, pvz., užklausų skaičių, klaidų dažnį ir delsą. Šios metrikos analizė padeda nustatyti srauto modelius ir tiksliai nustatyti, kada ir kodėl suveikia 503 klaidos.

AWS Lambda ir DynamoDB klaidų apdorojimas

Apibendrinant galima pasakyti, kad 503 klaidos be serverių programose, jungiančiose AWS Lambda ir DynamoDB, gali būti veiksmingai išspręstos derinant tokius metodus kaip pakartotinio bandymo logika, talpyklos kaupimas ir atsitraukimo strategijos. Įgyvendinus šiuos veiksmus užtikrinama, kad jūsų API išliks atspari ir reaguoja įvairiomis sąlygomis.

Nesvarbu, ar kuriate didelio srauto el. prekybos platformą, ar kitą dinamišką paslaugą, AWS infrastruktūros sukonfigūravimas, kad būtų galima valdyti netikėtus viršįtampius, ir taikant išsamų stebėjimą padeda išlaikyti našumą ir sklandžiau naudotis naudotojo patirtimi. 🚀