AWS Lambda 'ਤੇ Amazon DynamoDB 503 ਗਲਤੀਆਂ

Daniel Marino

ਵੀਰਵਾਰ, 7 ਨਵੰਬਰ 2024 12:01:19 ਬਾ.ਦੁ.

ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਰਹੱਸਮਈ ਡਾਇਨਾਮੋਡੀਬੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

ਇਸਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ: ਤੁਸੀਂ AWS Lambda ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ, API ਗੇਟਵੇ, ਅਤੇ DynamoDB ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਡੇਟਾ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਪਰ ਅਚਾਨਕ, ਏ 503 ਗਲਤੀ DynamoDB ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 😕

ਇਹ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕਿਉਂਕਿ 503 ਗਲਤੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਥਾਈ ਅਣਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ CloudWatch ਲੌਗ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਲਾਂਬਡਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਚਲਾਇਆ ਗਿਆ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਫਲਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਮਾਂ-ਆਉਟ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਸਟਮ R/W ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਿੰਗ ਤੱਕ ਸਭ ਕੁਝ ਅਜ਼ਮਾਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਭੂਤ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਭਾਗ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਚਾਨਕ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਵਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਮਾਮੂਲੀ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ 503 ਗਲਤੀਆਂ ਤੁਹਾਡੇ API ਗੇਟਵੇ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਤਰਕ ਦੀ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਥ੍ਰੋਟਲਿੰਗ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟਾਂ ਤੱਕ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲਾਂਗੇ।

ਹੁਕਮ	ਵਰਣਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
dynamodb.get(params).promise()	ਇਹ DynamoDB ਕਮਾਂਡ ਪੈਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੁੰਜੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। .promise() ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਡੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। DynamoDB ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਸਟੀਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ।
delay(ms)	ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਵਾਅਦੇ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਦੇਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ms ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਦੇ ਬਾਅਦ ਹੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਬੈਕਆਫ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਸਥਾਈ ਸੇਵਾ ਦੀ ਅਣਉਪਲਬਧਤਾ ਕਾਰਨ 503 ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਪਹੁੰਚ।
await fetch()	ਇਹ ਇੱਕ API ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਕਾਲ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਾਂਬਡਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ URL ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਡੀਕ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਵਾਬ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
response.status	ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਤੋਂ HTTP ਜਵਾਬ ਸਥਿਤੀ ਕੋਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, Response.status ਨੂੰ 503 ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਚੈੱਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੇਵਾ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਖਾਸ ਗਲਤੀ-ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪਹੁੰਚ ਹੈ।
exports.handler	ਇਹ ਸੰਟੈਕਸ ਲਾਂਬਡਾ ਹੈਂਡਲਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ AWS ਲਾਂਬਡਾ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕੇ। ਇਹ Lambda ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਗਏ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਵੈਂਟਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਐਂਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, AWS ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
JSON.parse(event.body)	ਲਾਂਬਡਾ ਇਵੈਂਟ ਦੇ ਸਟ੍ਰਿੰਗਿਡ ਬਾਡੀ ਨੂੰ JavaScript ਵਸਤੂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਲਾਂਬਡਾ ਬੇਨਤੀ ਬਾਡੀ ਨੂੰ ਇੱਕ JSON ਸਤਰ ਵਜੋਂ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਨਤੀ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
expect().toBe()	ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਜੈਸਟ ਕਮਾਂਡ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, expect(response.statusCode).toBe(200) ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ Lambda ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ 200 ਸਥਿਤੀ ਕੋਡ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲਾਂਬਡਾ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
useEffect(() =>useEffect(() => {}, [])	ਇਸ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਹੁੱਕ ਨੂੰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਮਾਊਂਟ 'ਤੇ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਐਰੇ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਵਾਰ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਇਹ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲੋਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੋੜਾਂ ਵਾਲੇ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਭਾਗਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ, ਜਿਵੇਂ API ਕਾਲਾਂ।
waitFor()	ਇੱਕ ਰੀਐਕਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਕਮਾਂਡ ਜੋ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸ਼ਰਤ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੱਕ ਉਡੀਕ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਡੇਟਾ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

AWS Lambda ਅਤੇ DynamoDB 503 ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਤਰਕ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਉਦਾਹਰਣ ਦੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ 503 ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਬੁਲਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਆਈ. AWS ਲਾਂਬਡਾ ਏ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ DynamoDB ਟੇਬਲ ਇਹ ਗਲਤੀ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਥਾਈ ਅਣਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਲਾਂਬਡਾ ਅਤੇ API ਗੇਟਵੇ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਾਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਬੈਕਐਂਡ ਫੰਕਸ਼ਨ, getShippingBySku, SKU ID ਦੁਆਰਾ DynamoDB ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸੰਭਾਵੀ 503 ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਬੈਕਆਫ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿਧੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਦੇਰੀ ਫੰਕਸ਼ਨ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਬੇਨਤੀ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਹਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਲੰਮੀ ਉਡੀਕ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਰਵਰ ਓਵਰਲੋਡ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਂਬਡਾ ਹੈਂਡਲਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਾਲ ਨੂੰ ਸਮੇਟਦਾ ਹੈ getShippingBySku ਅਤੇ API ਗੇਟਵੇ ਬੇਨਤੀ ਪੇਲੋਡ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਵਰਤ ਕੇ JSON.parse(event.body), ਇਹ API ਗੇਟਵੇ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਸਟਮ HTTP ਸਥਿਤੀ ਕੋਡਾਂ ਨਾਲ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਸੈੱਟਅੱਪ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ API ਗੇਟਵੇ ਸਿਰਫ਼ 200 ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਹਿਜ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਾਈਟ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ. ਇੱਥੇ, ਹੈਂਡਲਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਫਰੰਟ ਐਂਡ ਲਈ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਵਿੱਚ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਜਾਂ ਦੇਰੀ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਿਪਟਿਕ ਗਲਤੀ ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਪਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। 🚀

ਕਲਾਇੰਟ ਸਾਈਡ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਾਂ। ਦ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਫੰਕਸ਼ਨ HTTP ਸਥਿਤੀ ਜਵਾਬ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਇੱਕ 503 ਗਲਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ। ਲਈ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਭਾਗ ਜੋ ਮਾਊਂਟ 'ਤੇ API ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ useEffect ਹੁੱਕ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਲਟੀਪਲ SKUs ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, ਇਹ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸੰਭਾਵੀ ਸੇਵਾ ਥ੍ਰੋਟਲਿੰਗ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਹਰੇਕ ਕਾਲ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਰੁਟੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਲੋਡਿੰਗ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨਗੇ, ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ, ਵਧੇਰੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਣਾ।

ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਫਰੰਟਐਂਡ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਜ਼ਾਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਇਹ ਟੈਸਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਰੇਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਲਾਂਬਡਾ ਹੈਂਡਲਰ ਸੰਭਾਵਿਤ SKU ਡੇਟਾ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਸਫਲਤਾ 'ਤੇ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਜਾਂਚਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸੈੱਟਅੱਪ ਲਾਂਬਡਾ, API ਗੇਟਵੇ, ਅਤੇ ਡਾਇਨਾਮੋਡੀਬੀ ਵਿਚਕਾਰ ਲਚਕੀਲੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੈਟਅਪ ਨਾ ਸਿਰਫ 503 ਗਲਤੀ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇਹ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਮਾਡਯੂਲਰ ਕੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। 😄

ਪਹੁੰਚ 1: API ਗੇਟਵੇ ਟਾਈਮਆਊਟ ਅਤੇ ਥ੍ਰੋਟਲਿੰਗ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੁਆਰਾ 503 ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਬੈਕਐਂਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟ (Node.js) ਲਾਂਬਡਾ ਇਨਵੋਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਾਇਨਾਮੋਡੀਬੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ

// 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 })
    };
  }
};

ਪਹੁੰਚ 2: API ਕਾਲਾਂ 'ਤੇ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ ਥਰੋਟਲਿੰਗ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ

ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟ (ਜਾਵਾ ਸਕ੍ਰਿਪਟ) ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਮਾਊਂਟ 'ਤੇ ਤਰਕ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਨਾਲ

// 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]);

ਪਹੁੰਚ 3: ਲਾਂਬਡਾ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਲਿਖਣਾ

ਲਾਂਬਡਾ ਲਈ ਜੈਸਟ ਦੇ ਨਾਲ Node.js ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਰੀਐਕਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਟੈਸਟ

// 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 ਗੇਟਵੇ ਅਤੇ DynamoDB ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ

ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਛਿੱਟੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ 503 ਗਲਤੀਆਂ ਜਦੋਂ AWS Lambda ਇੱਕ API ਗੇਟਵੇ ਰਾਹੀਂ ਡਾਇਨਾਮੋਡੀਬੀ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕਾਰਕ API ਗੇਟਵੇ ਬੇਨਤੀ ਵਾਲੀਅਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AWS ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਥ੍ਰੋਟਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਥ੍ਰੋਟਲਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਾਂਬਡਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਮਾਊਂਟ 'ਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਵਿੱਚ ਸੰਰਚਨਾ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ API ਗੇਟਵੇ. ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਤੁਹਾਡੇ API ਲਈ ਸਮਕਾਲੀ ਬੇਨਤੀਆਂ 'ਤੇ ਡਿਫੌਲਟ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ, ਜੋ ਉੱਚ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, API ਗੇਟਵੇ ਵਿੱਚ ਕੈਚਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਅਕਸਰ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੈਚ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਾਂਬਡਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬੁਲਾਏ ਜਾਣ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਾਂਬਡਾ ਅਤੇ ਡਾਇਨਾਮੋਡੀਬੀ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਕੁਝ ਭਾਰ ਤੋਂ ਰਾਹਤ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਉਸੇ SKU ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੈਚ ਕਰਨ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ DynamoDB ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਘੱਟ ਜਾਵੇਗੀ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ 503 ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। 🚀

ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਹੈ API ਗੇਟਵੇ ਦੀ "ਬਰਸਟ ਲਿਮਿਟ" ਸੈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਸਪਾਈਕਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਣਾ। ਉੱਚ ਬੇਨਤੀ ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿਸਫੋਟ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਸਥਾਈ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਧੇਰੇ ਦਾਣੇਦਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। API ਗੇਟਵੇ ਅਤੇ DynamoDB ਲਈ CloudWatch ਵਿੱਚ "ਵਿਸਥਾਰਿਤ ਨਿਗਰਾਨੀ" ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਗਲਤੀ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਸਗੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵੀ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

API Gateway ਅਤੇ DynamoDB 503 ਗਲਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

503 ਗਲਤੀ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ AWS ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ 503 ਗਲਤੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। AWS ਵਿੱਚ, ਇਹ ਅਕਸਰ ਉੱਚ ਬੇਨਤੀ ਵਾਲੀਅਮ ਜਾਂ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ API Gateway ਜਾਂ DynamoDB, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਅਚਾਨਕ ਟਰੈਫਿਕ ਦੇ ਵਾਧੇ ਦੌਰਾਨ।
ਕੈਸ਼ਿੰਗ API ਗੇਟਵੇ ਵਿੱਚ 503 ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਯੋਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ API Gateway caching ਅਕਸਰ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਘਟਦੀ ਹੈ Lambda ਅਤੇ DynamoDB. ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਤੁਹਾਡੇ ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, 503 ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕੀ DynamoDB ਪੜ੍ਹਨ/ਲਿਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ 503 ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ DynamoDB’s read/write capacity ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਗਲਤੀਆਂ DynamoDB ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਥ੍ਰੋਟਲਿੰਗ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ 503 ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਉਤਪੰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ API Gateway ਜਾਂ Lambda, ਇਕੱਲੇ DynamoDB ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।
ਤਰਕ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਤਰਕ ਦੀ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਥੋੜੀ ਦੇਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇੱਕ 503 ਗਲਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਬੈਕਆਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ (ਹਰੇਕ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾਲ ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ ਵਧਾਉਣਾ) ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
503 ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ CloudWatch ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ?
CloudWatch Detailed Monitoring API ਗੇਟਵੇ ਅਤੇ DynamoDB ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਗਲਤੀ ਦਰ, ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ। ਇਹਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ 503 ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

AWS Lambda ਅਤੇ DynamoDB ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮੇਟਣਾ

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, AWS Lambda ਅਤੇ DynamoDB ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ 503 ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਤਰਕ, ਕੈਚਿੰਗ, ਅਤੇ ਬੈਕਆਫ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ API ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਬਣਿਆ ਰਹੇ।

ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਉੱਚ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸੇਵਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਚਾਨਕ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਆਪਣੇ AWS ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। 🚀

ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਵਧੀਕ ਸਰੋਤ

AWS Lambda ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਰੁਟੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, 503 ਐਰਰ ਕੋਡ ਸਮੇਤ, ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। AWS Lambda ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ
ਏਪੀਆਈ ਗੇਟਵੇ ਸੰਰਚਨਾ ਦੇ ਵੇਰਵੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਥ੍ਰੋਟਲਿੰਗ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਚਕੀਲੇਪਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੈਚਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। API ਗੇਟਵੇ ਥਰੋਟਲਿੰਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਥ੍ਰੋਟਲਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ DynamoDB ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਰੀਡ/ਰਾਈਟ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਿੰਗ ਬਾਰੇ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। DynamoDB ਸਮਰੱਥਾ ਮੋਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ
AWS ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਥਾਈ ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਘਾਤਕ ਬੈਕਆਫ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਦੀ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। AWS ਬਲੌਗ: ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਬੈਕਆਫ ਅਤੇ ਜਿਟਰ

AWS Lambda 'ਤੇ Amazon DynamoDB 503 ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ API ਗੇਟਵੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ