AWS Lambda वर Amazon DynamoDB 503

Daniel Marino

गुरुवार, ७ नोव्हेंबर, २०२४ रोजी ११:४८:१८ म.पू.

सर्व्हरलेस ऍप्लिकेशन्समधील रहस्यमय डायनॅमोडीबी त्रुटी हाताळणे

याची कल्पना करा: तुम्ही AWS Lambda फंक्शन्स, API गेटवे आणि DynamoDB सह एक सर्व्हरलेस आर्किटेक्चर तयार केले आहे, घटकांमधील सहज डेटा परस्परसंवाद अपेक्षित आहे. पण, अचानक ए 503 त्रुटी DynamoDB वर तुमचे कॉल व्यत्यय आणून दिसू लागतात. 😕

जेव्हा असे घडते तेव्हा ते निराशाजनक असते, विशेषतः कारण 503 त्रुटी सहसा तात्पुरती अनुपलब्धता दर्शवतात, तरीही तुमचे क्लाउडवॉच लॉग दर्शवू शकतात की तुमचे लॅम्बडा फंक्शन यशस्वीरित्या अंमलात आणले. तुम्ही टाइमआउट्स वाढवण्यापासून सानुकूल R/W तरतूदीपर्यंत सर्व काही यशस्वी न करता प्रयत्न केले असल्यास, तुम्ही एकटे नाही आहात.

यासारख्या परिस्थितींमध्ये, समस्येचे निदान करताना अनेकदा भूताचा पाठलाग केल्यासारखे वाटते, विशेषत: जेव्हा ते तुमच्या कोडच्या विशिष्ट विभागापुरते मर्यादित असल्याचे दिसते. या प्रकारची समस्या उत्पादकता थांबवू शकते, विशेषत: जेव्हा तुमचा कोड निर्दोष दिसतो परंतु अनपेक्षितपणे अयशस्वी होतो.

या लेखात, आम्ही या मायावी कारणे काय असू शकतात ते शोधू 503 त्रुटी तुमच्या API गेटवेमध्ये आणि त्यांचे प्रभावीपणे निवारण कसे करावे. तर्कशास्त्र पुन्हा प्रयत्न करण्यापासून ते थ्रोटलिंग ऍडजस्टमेंट्सपर्यंत, आम्ही तुमचा अनुप्रयोग सुरळीतपणे चालू ठेवण्यासाठी व्यावहारिक उपाय शोधू.

आज्ञा	वर्णन आणि वापराचे उदाहरण
dynamodb.get(params).promise()	ही DynamoDB कमांड पॅराममधील निर्दिष्ट की पॅरामीटर्सवर आधारित आयटम पुनर्प्राप्त करते. .promise() पद्धत ॲसिंक्रोनस पद्धतीने हाताळण्यासाठी जोडली जाते, ज्यामुळे असिंक्रोनस फंक्शन्समध्ये await चा वापर करता येतो. थेट डायनॅमोडीबी कडून अचूक डेटा पुनर्प्राप्ती आवश्यक असलेल्या प्रकरणांसाठी आवश्यक.
delay(ms)	ms मिलीसेकंद नंतर निराकरण होणारे वचन परत करून विलंब निर्माण करण्यासाठी परिभाषित केलेले हेल्पर फंक्शन. तात्पुरत्या सेवेच्या अनुपलब्धतेमुळे ५०३ त्रुटी कमी करण्यासाठी हे घातांकीय बॅकऑफसह पुन्हा प्रयत्न करण्याची कार्यक्षमता सक्षम करते.
await fetch()	API एंडपॉईंटवरून डेटा आणण्यासाठी हा एक असिंक्रोनस कॉल आहे. या प्रकरणात, हे Lambda फंक्शनच्या URL वरून डेटा ऍक्सेस करण्यासाठी वापरले जाते. प्रतीक्षा समाविष्ट करणे हे सुनिश्चित करते की कार्य पुढे जाण्यापूर्वी प्रतिसादाची वाट पाहत आहे, जे पुन्हा प्रयत्नांसारख्या अनुक्रमिक प्रक्रिया हाताळण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.
response.status	आणण्याच्या विनंतीवरून HTTP प्रतिसाद स्थिती कोड तपासण्यासाठी वापरला जातो. येथे, 503 स्थिती ओळखण्यासाठी response.status तपासले जाते, जे पुन्हा प्रयत्न सुरू करते. सेवा उपलब्धता समस्या ओळखण्यासाठी हा एक विशिष्ट त्रुटी-हँडलिंग दृष्टीकोन आहे.
exports.handler	हा वाक्यरचना Lambda हँडलर फंक्शन एक्सपोर्ट करण्यासाठी वापरला जातो जेणेकरून AWS Lambda ते सुरू करू शकेल. हे Lambda फंक्शनला पाठवलेल्या इव्हेंट्सच्या प्रक्रियेसाठी मुख्य एंट्री पॉइंट परिभाषित करते, AWS सेवांसह एकत्रित होण्यासाठी आवश्यक आहे.
JSON.parse(event.body)	Lambda इव्हेंटच्या स्ट्रिंगिफाइड बॉडीला JavaScript ऑब्जेक्टमध्ये रूपांतरित करते. हे आवश्यक आहे कारण Lambda विनंती बॉडीला JSON स्ट्रिंग म्हणून पास करते, त्यामुळे फंक्शनमधील विनंती डेटामध्ये प्रवेश करण्यासाठी त्याचे पार्सिंग करणे महत्त्वाचे आहे.
expect().toBe()	विशिष्ट मूल्य अपेक्षित परिणामाशी जुळते हे सिद्ध करण्यासाठी चाचणीमध्ये वापरलेली Jest कमांड. उदाहरणार्थ, expect(response.statusCode).toBe(200) हे सुनिश्चित करते की Lambda फंक्शन 200 स्टेटस कोड परत करते. हे लॅम्बडा अपेक्षेप्रमाणे कार्य करत असल्याचे प्रमाणित करण्यात मदत करते.
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	या प्रतिक्रिया हुकला घटक माउंटवर म्हणतात. रिक्त अवलंबन ॲरे पास करून, ते फक्त एकदाच चालते, जे घटक लोड झाल्यावर डेटा आणण्यासाठी आदर्श बनवते. API कॉल्स सारख्या आरंभिकरणाची आवश्यकता असलेल्या फ्रंट-एंड घटकांसाठी आवश्यक.
waitFor()	रिॲक्ट टेस्टिंग लायब्ररी कमांड जी चाचणी सुरू ठेवण्यापूर्वी अट पूर्ण होईपर्यंत प्रतीक्षा करते. या प्रकरणात, घटक आणलेला डेटा प्रदर्शित करतो याची खात्री करण्यासाठी याचा वापर केला जातो, असिंक्रोनस डेटा प्रस्तुतीकरणाची पुष्टी करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.

AWS Lambda आणि DynamoDB 503 त्रुटींचे प्रभावी पुन: प्रयत्न तर्कासह निराकरण करणे

उदाहरण स्क्रिप्टमध्ये आव्हानात्मक 503 त्रुटी हाताळण्यावर लक्ष केंद्रित केले आहे AWS लांबडा a पासून वाचण्यासाठी कार्य डायनॅमोडीबी टेबल ही त्रुटी, विशेषत: तात्पुरती अनुपलब्धता दर्शवणारी, निराशाजनक असू शकते कारण Lambda आणि API गेटवे परस्परसंवादांमध्ये कधीकधी समस्यानिवारणात स्पष्टता नसते. प्राथमिक बॅकएंड फंक्शन, getShippingBySku, SKU ID द्वारे DynamoDB वर क्वेरी करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. संभाव्य 503 त्रुटी कृपापूर्वक हाताळण्यासाठी, त्यात घातांकीय बॅकऑफसह पुन्हा प्रयत्न करण्याची यंत्रणा समाविष्ट आहे, जी कस्टमसह लागू केली आहे विलंब कार्य अशा प्रकारे, विनंती अयशस्वी झाल्यास, स्क्रिप्ट प्रत्येक प्रयत्नादरम्यान उत्तरोत्तर जास्त वेळ थांबते. हा दृष्टीकोन सर्व्हर ओव्हरलोड कमी करण्यासाठी आणि उच्च रहदारीच्या परिस्थितीत पुन्हा प्रयत्नांची वारंवारता कमी करण्यासाठी आवश्यक आहे.

स्क्रिप्टमध्ये लॅम्बडा हँडलर फंक्शन देखील समाविष्ट आहे, जे कॉल रॅप करते getShippingBySku आणि API गेटवे विनंती पेलोड हाताळते. वापरून JSON.parse(event.body), ते API गेटवे वरून येणाऱ्या डेटावर प्रक्रिया करते आणि कस्टम HTTP स्थिती कोडसह त्रुटी हाताळणे सक्षम करते. हे विशिष्ट सेटअप डेटा पुनर्प्राप्ती यशस्वी झाल्यास API गेटवेला केवळ 200 स्थिती प्राप्त होईल याची खात्री करण्यात मदत होते. अनुप्रयोगांसाठी ही एक व्यावहारिक पद्धत आहे जिथे अखंड डेटा पुनर्प्राप्ती आवश्यक आहे - जसे की डायनॅमिक ई-कॉमर्स साइट रिअल-टाइममध्ये शिपिंग डेटा प्रदर्शित करणे. येथे, हँडलर फंक्शन एररचे भाषांतर करण्यासाठी किंवा डेटा ऍक्सेसमध्ये होणाऱ्या विलंबाचे भाषांतर करण्यासाठी अत्यावश्यक आहे, जे वापरकर्त्यांना गुप्त त्रुटी कोडऐवजी स्पष्ट प्रतिसाद देते. 🚀

क्लायंटच्या बाजूने, आम्ही त्रुटी हाताळणे वेगळ्या पद्धतीने हाताळतो. द शिपिंग डेटा मिळवा फंक्शन HTTP स्थिती प्रतिसाद तपासून स्वतःचे पुन्हा प्रयत्न तर्क समाविष्ट करते. जर त्याला 503 त्रुटी आढळली, तर फंक्शन प्रगतीशील विलंबाने पुन्हा प्रयत्न सुरू करते, वापरकर्ता इंटरफेस प्रतिसादात्मक ठेवते आणि त्वरित त्रुटी टाळते. साठी हा दृष्टिकोन गंभीर आहे प्रतिक्रिया घटक जे माऊंटवर API कॉल करतात, जसे की useEffect हुकमध्ये पाहिले आहे. एकाधिक SKU साठी डेटा आणताना, हे पुन्हा प्रयत्न संभाव्य सेवा थ्रॉटलिंग असूनही प्रत्येक कॉलला आवश्यक डेटा मिळेल याची खात्री करण्यात मदत करतात. वापरकर्त्यांना याचा अनुभव एरर ऐवजी एक संक्षिप्त लोडिंग ॲनिमेशन म्हणून होईल, ज्यामुळे एक नितळ, अधिक व्यावसायिक अनुभव निर्माण होईल.

विश्वासार्हतेची पुष्टी करण्यासाठी, उदाहरणामध्ये बॅकएंड आणि फ्रंटएंड दोन्ही फंक्शन्ससाठी युनिट चाचण्या समाविष्ट आहेत. वापरत आहे थट्टा आणि प्रतिक्रिया चाचणी लायब्ररी, या चाचण्या वेगवेगळ्या परिस्थितींमध्ये प्रत्येक फंक्शन योग्यरित्या कार्य करत असल्याचे सुनिश्चित करतात. उदाहरणार्थ, आम्ही चाचणी करतो की Lambda हँडलर अपेक्षित SKU डेटा परत करतो आणि ते शिपिंग डेटा मिळवा फंक्शन अयशस्वीतेवर कृपापूर्वक पुन्हा प्रयत्न करते. या तपासण्यांसह, स्क्रिप्ट वास्तविक-जगातील वापरासाठी तयार केल्या आहेत हे जाणून आम्ही आत्मविश्वासाने उपयोजित करू शकतो. उत्पादनामध्ये, हे सेटअप लॅम्बडा, API गेटवे आणि डायनामोडीबी यांच्यातील लवचिक परस्परसंवाद सुनिश्चित करते. हे सेटअप केवळ 503 त्रुटी समस्येचे निराकरण करत नाही तर ते त्रुटी हाताळणी, मॉड्यूलर कोडिंग आणि चाचणी-चालित विकासातील सर्वोत्तम पद्धती देखील हायलाइट करते. 😄

दृष्टीकोन 1: API गेटवे टाइमआउट आणि थ्रॉटलिंग मर्यादा व्यवस्थापित करून 503 त्रुटी सोडवणे

बॅकएंड स्क्रिप्ट (Node.js) Lambda invocation आणि DynamoDB क्वेरी हाताळणी ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी

// 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 })
    };
  }
};

दृष्टीकोन 2: API कॉलवर क्लायंट-साइड थ्रॉटलिंग आणि त्रुटी व्यवस्थापन

फ्रंट-एंड स्क्रिप्ट (JavaScript) पुन्हा प्रयत्न लॉजिकसह आणि घटक माउंटवर त्रुटी हाताळणे

१

दृष्टीकोन 3: लॅम्बडा आणि क्लायंट-साइड फंक्शन्स प्रमाणित करण्यासाठी युनिट चाचण्या लिहिणे

Node.js युनिट चाचण्या जेस्ट फॉर लॅम्बडा आणि रिॲक्ट टेस्टिंग लायब्ररीसह फ्रंट-एंड चाचण्या

// 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 गेटवे आणि DynamoDB त्रुटी कमी करण्यासाठी सर्वोत्तम पद्धती

सर्व्हरलेस आर्किटेक्चरसह काम करताना, विकासकांना अनेकदा तुरळक गोष्टींचा सामना करावा लागतो 503 त्रुटी जेव्हा AWS Lambda API गेटवेद्वारे डायनामोडीबीशी संवाद साधतो. API गेटवे विनंती खंड व्यवस्थापित करण्याचा एक प्रमुख घटक घटक असू शकतो. विनंत्यांमध्ये अचानक वाढ झाल्यास, AWS त्यांना स्थिरता राखण्यासाठी थ्रोटल करते, ज्यामुळे या एरर ट्रिगर होऊ शकतात. हे थ्रॉटलिंग विशेषतः संबंधित आहे जर तुमच्या Lambda फंक्शनच्या अनेक उदाहरणे एकाच वेळी समान डेटाची क्वेरी करत असतील, जसे की फ्रंट-एंड ऍप्लिकेशनमधील घटक माउंटवर होऊ शकते.

या समस्या कमी करण्यासाठी, मध्ये कॉन्फिगरेशन सेटिंग्ज ऑप्टिमाइझ करणे आवश्यक आहे API गेटवे. एक मार्ग म्हणजे तुमच्या API साठी समवर्ती विनंत्यांची डीफॉल्ट मर्यादा वाढवणे, जे जास्त रहदारीचे प्रमाण हाताळण्यास मदत करते. याव्यतिरिक्त, API गेटवेमध्ये कॅशिंग सक्षम करण्याचा विचार करा. वारंवार विनंती केलेला डेटा थोड्या कालावधीसाठी कॅश केल्याने तुमचे लॅम्बडा फंक्शन किती वेळा लागू केले जाणे आवश्यक आहे ते कमी करते, ज्यामुळे Lambda आणि DynamoDB दोन्हीवरील काही भार कमी होतो. उदाहरणार्थ, तुमचा ॲप्लिकेशन अनेकदा समान SKU डेटामध्ये प्रवेश करत असल्यास, ही माहिती कॅश केल्याने पुनरावृत्ती होणाऱ्या DynamoDB कॉलची आवश्यकता कमी होईल आणि संभाव्य 503 त्रुटी कमी होतील. 🚀

एपीआय गेटवेच्या “बर्स्ट लिमिट” सेटिंगचा वापर करून ट्रॅफिकमध्ये अचानक वाढ होत आहे. उच्च विनंती व्हॉल्यूमच्या संक्षिप्त स्फोटांना परवानगी देऊन, आपण आपल्या सिस्टमला जबरदस्त न करता तात्पुरती वाहतूक वाढ हाताळू शकता. याव्यतिरिक्त, अधिक दाणेदार निरीक्षण सेट करणे मदत करू शकते. API गेटवे आणि DynamoDB साठी CloudWatch मध्ये "तपशीलवार देखरेख" सक्षम केल्याने त्रुटीच्या घटनांच्या नमुन्यांची अंतर्दृष्टी मिळते, ज्यामुळे तुम्हाला मूळ कारणे अधिक कार्यक्षमतेने ओळखण्यात आणि त्यांचे निराकरण करण्यात मदत होते. दीर्घकाळात, या रणनीती केवळ त्रुटी टाळण्यातच मदत करत नाहीत तर तुमच्या अनुप्रयोगाची एकूण कामगिरी आणि वापरकर्ता अनुभव सुधारतात.

API गेटवे आणि DynamoDB 503 त्रुटींबद्दल वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

503 त्रुटी काय आहे आणि ती AWS सेवांमध्ये का येते?
503 त्रुटी सूचित करते की सेवा तात्पुरती अनुपलब्ध आहे. AWS मध्ये, हे वारंवार विनंतीचे प्रमाण जास्त किंवा दोन्हीपैकी अपुऱ्या क्षमतेमुळे होते API Gateway किंवा १, विशेषतः अचानक ट्रॅफिक स्पाइक दरम्यान.
API गेटवे मधील 503 त्रुटी कमी करण्यासाठी कॅशिंग कशी मदत करू शकते?
सक्षम करत आहे API Gateway caching वारंवार ॲक्सेस केलेला डेटा तात्पुरता संग्रहित करण्याची परवानगी देते, वारंवार विनंती करण्याची आवश्यकता कमी करते Lambda आणि १. हा दृष्टिकोन तुमच्या बॅकएंडवरील भार कमी करतो, ५०३ त्रुटी टाळण्यास मदत करतो.
DynamoDB रीड/राईट क्षमता वाढवल्याने 503 त्रुटी दूर होतात का?
वाढवत आहे ५ डायनॅमोडीबी स्तरावर थ्रॉटलिंगमुळे त्रुटी उद्भवल्यास मदत करू शकते. तथापि, जर 503 त्रुटी पासून उद्भवली असेल API Gateway किंवा Lambda, एकट्या DynamoDB सेटिंग्ज समायोजित केल्याने त्याचे पूर्णपणे निराकरण होणार नाही.
तर्कशास्त्र पुन्हा प्रयत्न कसे कार्य करते आणि ते प्रभावी का आहे?
503 एरर आल्यास थोड्या विलंबानंतर पुन्हा प्रयत्न करणे तर्कशास्त्रात समाविष्ट आहे. एक्सपोनेन्शिअल बॅकऑफ (प्रत्येक पुन्हा प्रयत्नासह प्रतीक्षा वेळ वाढवणे) वापरल्याने सिस्टमला पुनर्प्राप्त होण्यासाठी वेळ मिळू शकतो, सेवेवर जास्त परिणाम न करता यशस्वी होण्याची शक्यता वाढते.
503 त्रुटींचे निदान करण्यासाठी कोणते क्लाउडवॉच मेट्रिक्स उपयुक्त आहेत?
CloudWatch Detailed Monitoring API गेटवे आणि DynamoDB साठी विनंती संख्या, त्रुटी दर आणि विलंबता यासारखे मौल्यवान मेट्रिक्स ऑफर करते. या मेट्रिक्सचे विश्लेषण केल्याने तुम्हाला ट्रॅफिक पॅटर्न ओळखण्यात आणि 503 एरर केव्हा आणि का ट्रिगर होतात हे निर्धारित करण्यात मदत होते.

AWS Lambda आणि DynamoDB एरर हँडलिंग अप गुंडाळणे

सारांश, AWS Lambda आणि DynamoDB ला जोडणाऱ्या सर्व्हरलेस ऍप्लिकेशन्समधील 503 त्रुटी रीट्राय लॉजिक, कॅशिंग आणि बॅकऑफ स्ट्रॅटेजीज यांसारख्या तंत्रांना एकत्रित करून प्रभावीपणे दूर केल्या जाऊ शकतात. या चरणांची अंमलबजावणी केल्याने तुमचे API विविध परिस्थितींमध्ये लवचिक आणि प्रतिसाद देणारे राहील याची खात्री करते.

तुम्ही उच्च रहदारीचे ई-कॉमर्स प्लॅटफॉर्म तयार करत असाल किंवा दुसरी डायनॅमिक सेवा, अनपेक्षित वाढ हाताळण्यासाठी तुमची AWS इन्फ्रास्ट्रक्चर कॉन्फिगर करणे आणि तपशीलवार देखरेख लागू केल्याने कार्यप्रदर्शन टिकवून ठेवण्यास आणि वापरकर्ता अनुभव सुलभ करण्यात मदत होते. 🚀

संदर्भ आणि अतिरिक्त संसाधने

AWS Lambda फंक्शन त्रुटी, 503 त्रुटी कोडसह, समस्यानिवारणासाठी सर्वोत्तम पद्धतींसह स्पष्ट करते. AWS Lambda समस्यानिवारण
एपीआय गेटवे कॉन्फिगरेशनवरील तपशील, थ्रॉटलिंग मर्यादा आणि अनुप्रयोग लवचिकता सुधारण्यासाठी कॅशिंग कसे हाताळायचे यासह. API गेटवे थ्रॉटलिंग दस्तऐवजीकरण
थ्रॉटलिंग एरर टाळण्यासाठी डायनामोडीबी क्षमता व्यवस्थापन आणि वाचन/लेखन तरतूदीबद्दल अंतर्दृष्टी प्रदान करते. DynamoDB क्षमता मोड दस्तऐवजीकरण
AWS सेवांमधील क्षणिक त्रुटी हाताळण्यासाठी एक्सपोनेन्शिअल बॅकऑफ आणि रीट्राय लॉजिक लागू करण्याबाबत चर्चा करते. AWS ब्लॉग: एक्सपोनेन्शियल बॅकऑफ आणि जिटर

AWS Lambda वर Amazon DynamoDB 503 त्रुटींचे निराकरण करण्यासाठी API गेटवे वापरणे