API vārtejas izmantošana, lai labotu Amazon DynamoDB 503 kļūdas AWS Lambda

Noslēpumainu DynamoDB kļūdu apstrāde lietojumprogrammās bez serveriem

Iedomājieties šo: jūs esat izveidojis bezservera arhitektūru ar AWS Lambda funkcijām, API vārteju un DynamoDB, sagaidot vienmērīgu datu mijiedarbību starp komponentiem. Bet pēkšņi a 503 kļūda sāk parādīties, pārtraucot jūsu zvanus uz DynamoDB. 😕

Tas ir apgrūtinoši, jo tas notiek, jo īpaši tāpēc, ka kļūdas 503 parasti norāda uz īslaicīgu nepieejamību, tomēr jūsu CloudWatch žurnālos var parādīties, ka Lambda funkcija veiksmīgi izpildīts. Ja esat izmēģinājis visu, sākot no taimauta palielināšanas līdz pielāgotai R/W nodrošināšanai bez panākumiem, jūs neesat viens.

Šādos gadījumos problēmas diagnosticēšana bieži vien šķiet kā spoka vajāšana, it īpaši, ja šķiet, ka tā attiecas tikai uz noteiktu koda sadaļu. Šāda veida problēma var apturēt produktivitāti, it īpaši, ja kods šķiet nevainojams, bet negaidīti neizdodas.

Šajā rakstā mēs izpētīsim, kas varētu izraisīt šīs nenotveramās problēmas 503 kļūdas savā API vārtejā un kā tās efektīvi novērst. Sākot ar atkārtotu mēģinājumu loģiku un beidzot ar droseles korekcijām, mēs apskatīsim praktiskus risinājumus, lai nodrošinātu jūsu lietojumprogrammas nevainojamu darbību.

AWS Lambda un DynamoDB 503 kļūdu atrisināšana, izmantojot efektīvu atkārtotā mēģinājuma loģiku

Piedāvātie skriptu piemēri ir vērsti uz izaicinošās 503 kļūdas novēršanu, kas bieži rodas, izsaucot AWS Lambda funkcija lasīt no a DynamoDB tabula. Šī kļūda, kas parasti norāda uz īslaicīgu nepieejamību, var būt nomākta, jo Lambda un API vārtejas mijiedarbībai dažkārt trūkst skaidrības problēmu novēršanā. primārā aizmugures funkcija, getShippingBySku, ir paredzēts DynamoDB vaicāšanai, izmantojot SKU ID. Lai graciozi apstrādātu iespējamās 503 kļūdas, tajā ir iekļauts atkārtota mēģinājuma mehānisms ar eksponenciālu atkāpšanos, kas ieviests ar pielāgotu kavēšanās funkciju. Tādā veidā, ja pieprasījums neizdodas, skripts gaida pakāpeniski ilgāk starp katru mēģinājumu. Šī pieeja ir būtiska, lai samazinātu servera pārslodzi un samazinātu atkārtotu mēģinājumu biežumu lielas satiksmes scenārijos.

Skriptā ir iekļauta arī Lambda apdarinātāja funkcija, kas apņem zvanu uz getShippingBySku un apstrādā API vārtejas pieprasījuma lietderīgo slodzi. Izmantojot JSON.parse(event.body), tas apstrādā ienākošos datus no API vārtejas un nodrošina kļūdu apstrādi, izmantojot pielāgotus HTTP statusa kodus. Šī īpašā iestatīšana palīdz nodrošināt, ka API vārteja saņem statusu 200 tikai tad, ja datu izguve ir veiksmīga. Tā ir praktiska metode lietojumprogrammām, kurās ir būtiska nepārtraukta datu izguve, piemēram, dinamiska e-komercijas vietne nosūtīšanas datu parādīšana reāllaikā. Šeit apstrādātāja funkcija ir būtiska, lai kļūdas vai datu piekļuves aizkaves pārvērstu lasāmos ziņojumos priekšgalam, sniedzot lietotājiem skaidrākas atbildes, nevis slepenus kļūdu kodus. 🚀

No klienta puses mēs dažādi risinām kļūdu apstrādi. The fetchShippingData funkcija ietver savu atkārtotā mēģinājuma loģiku, pārbaudot HTTP statusa atbildi. Ja tā konstatē kļūdu 503, funkcija aktivizē atkārtotu mēģinājumu ar pakāpenisku aizkavi, saglabājot lietotāja interfeisa atsaucību un izvairoties no tūlītējām kļūdām. Šī pieeja ir būtiska, lai Reaģējiet sastāvdaļas kas veic API izsaukumus mount, kā redzams useEffect āķī. Iegūstot datus par vairākiem SKU, šie atkārtotie mēģinājumi palīdz nodrošināt, ka katrs zvans saņem nepieciešamos datus, neskatoties uz iespējamu pakalpojuma ierobežošanu. Lietotāji to uztvers kā īsu ielādes animāciju, nevis kļūdu, radot vienmērīgāku un profesionālāku pieredzi.

Lai apstiprinātu uzticamību, piemērā ir iekļauti vienību testi gan aizmugursistēmas, gan priekšgala funkcijām. Izmantojot Joks un Reakcijas testēšanas bibliotēka, šie testi nodrošina katras funkcijas pareizu darbību dažādos scenārijos. Piemēram, mēs pārbaudām, vai Lambda apdarinātājs atgriež paredzētos SKU datus un vai fetchShippingData funkcija graciozi mēģina atkārtot neveiksmi. Ar šīm pārbaudēm mēs varam droši izvietot, zinot, ka skripti ir sagatavoti lietošanai reālajā pasaulē. Ražošanā šī iestatīšana nodrošina elastīgu mijiedarbību starp Lambda, API Gateway un DynamoDB. Šī iestatīšana ne tikai atrisina 503. kļūdas problēmu, bet arī izceļ kļūdu apstrādes, modulārās kodēšanas un uz testēšanu balstītas izstrādes labāko praksi. 😄

// 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 })
    };
  }
};

// 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]);

// 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();
});

API vārtejas un DynamoDB kļūdu mazināšanas paraugprakse

Strādājot ar arhitektūrām bez serveriem, izstrādātāji bieži saskaras ar sporādiskiem gadījumiem 503 kļūdas kad AWS Lambda mijiedarbojas ar DynamoDB, izmantojot API vārteju. Viens no galvenajiem veicinošajiem faktoriem var būt veids, kā API vārteja pārvalda pieprasījumu apjomu. Ja pieprasījumu skaits pēkšņi palielinās, AWS tos samazina, lai saglabātu stabilitāti, kas var izraisīt šīs kļūdas. Šī ierobežošana ir īpaši svarīga, ja vairāki jūsu Lambda funkcijas gadījumi vienlaikus vaicā vienus un tos pašus datus, kā tas var notikt komponenta stiprinājumam priekšgala lietojumprogrammā.

Lai mazinātu šīs problēmas, ir svarīgi optimizēt konfigurācijas iestatījumus API vārteja. Viens veids ir palielināt noklusējuma ierobežojumu jūsu API vienlaicīgiem pieprasījumiem, kas palīdz apstrādāt lielāku trafika apjomu. Turklāt apsveriet iespēju API vārtejā iespējot kešatmiņu. Bieži pieprasīto datu saglabāšana kešatmiņā uz īsu laiku samazina Lambda funkcijas izsaukšanas reižu skaitu, kas var daļēji atvieglot gan Lambda, gan DynamoDB slodzi. Piemēram, ja jūsu lietojumprogramma bieži piekļūst tiem pašiem SKU datiem, šīs informācijas saglabāšana kešatmiņā samazinātu vajadzību pēc atkārtotiem DynamoDB izsaukumiem un samazinātu iespējamās 503 kļūdas. 🚀

Vēl viena pieeja ir izmantot API vārtejas iestatījumu “Sērijveida ierobežojums”, lai pielāgotos pēkšņam trafika pieaugumam. Atļaujot īslaicīgus lielu pieprasījumu apjomu, jūs varat tikt galā ar īslaicīgu trafika pieaugumu, nepārslogojot sistēmu. Turklāt var palīdzēt detalizētākas uzraudzības iestatīšana. Iespējojot “Detalizētu uzraudzību” pakalpojumā CloudWatch API vārtejai un DynamoDB, tiek sniegts ieskats kļūdu parādību modeļos, palīdzot efektīvāk identificēt un novērst galvenos cēloņus. Ilgtermiņā šīs stratēģijas ne tikai palīdz novērst kļūdas, bet arī uzlabo jūsu lietojumprogrammas vispārējo veiktspēju un lietotāja pieredzi.