Використання API Gateway для виправлення помилок Amazon DynamoDB 503 на AWS Lambda

Обробка таємничих помилок DynamoDB у безсерверних програмах

Уявіть собі це: ви створили безсерверну архітектуру з функціями AWS Lambda, шлюзом API та DynamoDB, очікуючи плавної взаємодії даних між компонентами. Але раптом а Помилка 503 починає з’являтися, порушуючи ваші виклики до DynamoDB. 😕

Це неприємно, коли це трапляється, особливо тому, що помилка 503 зазвичай вказує на тимчасову недоступність, але ваші журнали CloudWatch можуть показувати, що ваш Лямбда-функція виконано успішно. Якщо ви безуспішно пробували все: від збільшення тайм-аутів до спеціальної підготовки R/W, ви не самотні.

У подібних сценаріях діагностика проблеми часто схожа на погоню за привидом, особливо коли вона обмежена певним розділом вашого коду. Цей тип проблеми може призвести до зниження продуктивності, особливо якщо ваш код виглядає бездоганним, але несподівано виходить з ладу.

У цій статті ми дослідимо, що може бути причиною цих невловимих 503 помилки у вашому шлюзі API та способи їх ефективного усунення. Ми розглянемо практичні рішення, які допоможуть забезпечити безперебійну роботу вашого додатка, від логіки повторних спроб до регулювання регулювання.

Усунення помилок AWS Lambda та DynamoDB 503 за допомогою ефективної логіки повторних спроб

Надані приклади сценаріїв зосереджені на вирішенні складної помилки 503, яка часто виникає під час виклику AWS Лямбда функція читання з a DynamoDB стіл. Ця помилка, як правило, вказує на тимчасову недоступність, може бути неприємною, оскільки взаємодії Lambda та API Gateway іноді не мають чіткості у вирішенні проблем. Основна функція бекенда, getShippingBySkuпризначений для запиту DynamoDB за ідентифікатором SKU. Для ефективної обробки потенційних помилок 503 він включає механізм повторної спроби з експоненційною відстрочкою, реалізований за допомогою спеціального затримка функція. Таким чином, якщо запит завершується невдало, сценарій чекає все довше між кожною спробою. Цей підхід необхідний для мінімізації перевантаження сервера та зменшення частоти повторних спроб у сценаріях із високим трафіком.

Сценарій також містить функцію обробки лямбда, яка обертає виклик до getShippingBySku і обробляє корисне навантаження запиту шлюзу API. Використовуючи JSON.parse(event.body), він обробляє вхідні дані зі шлюзу API та дозволяє обробку помилок за допомогою спеціальних кодів стану HTTP. Це конкретне налаштування допомагає гарантувати, що API Gateway отримує статус 200 лише в разі успішного отримання даних. Це практичний метод для додатків, де безперебійне отримання даних є важливим, як динамічний сайт електронної комерції відображення даних про доставку в режимі реального часу. Тут функція обробки є важливою для перекладу помилок або затримок у доступі до даних у читабельні повідомлення для інтерфейсу, надаючи користувачам чіткіші відповіді замість загадкових кодів помилок. 🚀

На стороні клієнта ми по-різному вирішуємо обробку помилок. The fetchShippingData функція містить власну логіку повторної спроби, перевіряючи відповідь статусу HTTP. Якщо вона виявляє помилку 503, функція запускає повторну спробу з поступовою затримкою, зберігаючи інтерфейс користувача оперативним і уникаючи миттєвих помилок. Такий підхід критичний для Компоненти реагують які здійснюють виклики API під час монтування, як видно з хука useEffect. Під час отримання даних для кількох SKU ці повторні спроби гарантують, що кожен виклик отримує необхідні дані, незважаючи на потенційне обмеження служби. Користувачі відчують це як коротку анімацію завантаження, а не як помилку, створюючи більш плавний і професійний досвід.

Щоб підтвердити надійність, приклад включає модульні тести як для серверних, так і для зовнішніх функцій. Використання Жарт і Бібліотека тестування React, ці тести гарантують, що кожна функція працює правильно в різних сценаріях. Наприклад, ми перевіряємо, що обробник Lambda повертає очікувані дані SKU і що fetchShippingData функція витончено повторює спробу в разі помилки. Завдяки цим перевіркам ми можемо з упевненістю розгортати, знаючи, що сценарії підготовлені для використання в реальному світі. У виробництві це налаштування забезпечує стійку взаємодію між Lambda, API Gateway і DynamoDB. Це налаштування не тільки вирішує проблему помилки 503, але й висвітлює найкращі методи обробки помилок, модульного кодування та тестової розробки. 😄

// 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();
});

Найкращі методи пом’якшення помилок шлюзу API та DynamoDB

При роботі з безсерверними архітектурами розробники часто стикаються з спорадичними 503 помилки коли AWS Lambda взаємодіє з DynamoDB через шлюз API. Одним із основних факторів може бути те, як API Gateway керує обсягами запитів. Якщо кількість запитів раптово зросла, AWS гальмує їх, щоб підтримувати стабільність, що може викликати ці помилки. Це обмеження є особливо актуальним, якщо кілька екземплярів вашої функції Lambda запитують ті самі дані одночасно, як це може статися під час монтування компонента у зовнішній програмі.

Щоб пом’якшити ці проблеми, важливо оптимізувати параметри конфігурації в Шлюз API. Один із способів — збільшити ліміт за замовчуванням на одночасні запити для вашого API, що допомагає обробляти більші обсяги трафіку. Крім того, увімкніть кешування в API Gateway. Кешування часто запитуваних даних протягом короткого періоду часу зменшує кількість викликів вашої функції Lambda, що може зняти навантаження на Lambda та DynamoDB. Наприклад, якщо ваша програма часто отримує доступ до тих самих даних SKU, кешування цієї інформації зменшить потребу в повторюваних викликах DynamoDB і мінімізує можливі помилки 503. 🚀

Інший підхід полягає у використанні параметра «Burst Limit» API Gateway, щоб пристосуватися до раптових сплесків трафіку. Дозволяючи короткі спалахи великого обсягу запитів, ви можете справлятися з тимчасовими стрибками трафіку, не перевантажуючи свою систему. Крім того, може допомогти налаштування більш детального моніторингу. Увімкнення «Детального моніторингу» в CloudWatch для шлюзу API та DynamoDB дає змогу зрозуміти шаблони виникнення помилок, допомагаючи вам ефективніше визначати та усувати основні причини. У довгостроковій перспективі ці стратегії не тільки допомагають запобігти помилкам, але й покращують загальну продуктивність і взаємодію з користувачем вашої програми.