Solucionar problemes de temps d'espera d'AWS Lambda en afegir registres a Kinesis Stream

Resolució de problemes dels temps d'espera d'AWS Lambda per a Kinesis Data Streams

Imagineu que esteu construint una canalització de dades en temps real a AWS, amb una configuració que passa missatges des de SQS a una funció Lambda i, finalment, a un flux de dades de Kinesis. 📨 Aquest flux funciona perfectament en teoria, però de vegades la realitat té altres plans. Just quan esteu a punt de relaxar-vos, apareix un error ETIMEDOUT als registres de les vostres funcions Lambda.

Veure aquest error pot ser frustrant, sobretot quan heu verificat els permisos i heu provat la funció diverses vegades. De fet, aquest problema intermitent d'ETIMEDOUT al tauler d'activitat de Kinesis sol passar de manera inesperada i atura el vostre progrés. El Lambda pot funcionar perfectament després d'una redistribució, però després fallar de nou, aparentment sense motiu.

En situacions com aquesta, molts desenvolupadors s'han vist sorpresos per missatges críptics com "Runtime.UnhandledPromiseRejection" i "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL." Quan el vostre codi es basa en un processament de dades fiable i immediat, aquests problemes de temps d'espera poden semblar un bloqueig de carretera.

Aquí, repassarem què causa aquests temps d'espera, maneres pràctiques de gestionar-los i ajustos a la vostra configuració d'AWS que poden ser la clau per estabilitzar el vostre flux. 🛠️ Al final, sabreu com solucionar i resoldre els errors ETIMEDOUT i mantenir el vostre flux Lambda i Kinesis funcionant sense problemes.

Millora de la fiabilitat d'AWS Lambda amb Kinesis Stream

Els scripts de JavaScript proporcionats estan dissenyats per crear una funció AWS Lambda eficient que recuperi missatges d'una cua SQS i després els publica a un flux de dades d'Amazon Kinesis. El nucli d'aquesta solució rau en la capacitat de la funció Lambda de gestionar missatges de manera asíncrona alhora que s'aborden els problemes de connectivitat que sovint donen lloc a ETIMEDOUT errors. Una part clau de l'script és la inicialització del fitxer KinesisClient, que configura propietats essencials com ara la regió, el nombre de reintents i el temps d'espera de la connexió. Aquestes configuracions són crítiques en una configuració al núvol, ja que controlen la capacitat de resposta de l'aplicació i quant de temps intentarà connectar-se abans d'esgotar el temps. En establir un més alt connectTimeout o ajustant els intents de reintent, podem ajudar la funció a gestionar els retards de la xarxa de manera més eficaç.

Dins del controlador Lambda, l'script aprofita Promise.allSettled(), una eina inestimable per processar múltiples sol·licituds asíncrones. Quan es processen diversos registres alhora, és essencial assegurar-se que cadascun es completa, ja sigui amb èxit o amb un error. Promise.allSettled() assegura que la funció no s'atura de processar si falla una sol·licitud; en canvi, registra cada resultat individualment. Aquest enfocament és especialment útil en situacions en què la connectivitat de xarxa pot ser impredictible. Per exemple, si un registre falla a causa d'un problema de xarxa, però d'altres tenen èxit, la funció pot registrar els registres fallits per separat, permetent als desenvolupadors aïllar les instàncies de problemes en lloc de fallar tot el lot de missatges. 🛠️

El processEvent La funció dins de l'script és modular i gestiona el procés principal de transformació i enviament de dades. Aquesta funció recull el missatge SQS, l'analitza i el codifica en el format de bytes que requereix Kinesis. Aquí, el TextEncoder().encode() El mètode és crític ja que Kinesis només accepta dades binàries; JSON s'ha de convertir a un format compatible. Aquesta part de la funció garanteix que la Lambda envia les dades correctament, reduint la probabilitat d'errors derivats de formats de dades no coincidents. La funció també utilitza una funció de generador de claus de partició personalitzada, que distribueix els registres entre els fragments del flux de Kinesis. Mitjançant l'ús de claus de partició dinàmiques (com ara tecles aleatòries), l'script minimitza les possibilitats de colpejar el mateix fragment repetidament, cosa que pot evitar que es produeixin "fragments calents" que provoquen colls d'ampolla.

Finalment, per garantir que aquesta configuració funcioni correctament en diversos escenaris, els scripts s'incorporen proves unitàries fent servir la broma. Les proves d'unitat permeten simular el comportament del client de Kinesis sense necessitat de recursos d'AWS en directe, oferint una manera fiable de provar la capacitat de Lambda per gestionar els temps d'espera o problemes de conversió de dades en un entorn controlat. Per exemple, si el client de Kinesis no es pot connectar, Jest mocks pot simular un error de temps d'espera, verificant que la gestió d'errors dins processEvent funciona com es pretén. Aquesta estratègia permet una validació sòlida, assegurant que la Lambda sigui fiable en diverses condicions de xarxa. 🧪 Amb aquests elements combinats, la funció Lambda pot gestionar les dades de SQS a Kinesis de manera eficient alhora que minimitza els temps d'espera i altres errors de transmissió habituals.

import { KinesisClient, PutRecordCommand } from "@aws-sdk/client-kinesis";
const KINESIS_CLIENT = new KinesisClient({
  region: 'us-west-2',
  maxRetries: 3,
  requestHandler: {
    connectionTimeout: 5000, // Lower timeout for quicker retries
  },
});
export const handler = async (event) => {
  const promises = event.Records.map(record => processEvent(record.body));
  const results = await Promise.allSettled(promises);
  results.forEach(result => {
    if (result.status !== "fulfilled") {
      console.error("Failed:", result.reason);
    }
  });
};
async function processEvent(body) {
  const data = JSON.parse(body);
  const partitionKey = generatePartitionKey(data);
  const encodedData = new TextEncoder().encode(JSON.stringify(data));
  try {
    await KINESIS_CLIENT.send(new PutRecordCommand({
      Data: encodedData,
      StreamName: 'InputEventStream',
      PartitionKey: partitionKey
    }));
  } catch (error) {
    console.error("Error putting record:", error);
    throw error;
  }
}
function generatePartitionKey(data) {
  return data.userId ? data.userId.toString() : Date.now().toString();
}

import { KinesisClient, PutRecordCommand } from "@aws-sdk/client-kinesis";
const KINESIS_CLIENT = new KinesisClient({
  region: 'us-west-2',
  maxRetries: 5,
  httpOptions: {
    connectTimeout: 15000, // Extended timeout
    timeout: 20000 // Total request timeout
  }
});
export const handler = async (event) => {
  const results = await Promise.allSettled(event.Records.map(async (record) => {
    await processEvent(record.body);
  }));
  results.forEach((result) => {
    if (result.status !== "fulfilled") {
      console.log("Unsuccessful attempt:", result.reason);
    }
  });
};
async function processEvent(body) {
  const parsedData = JSON.parse(body);
  const partitionKey = `pk-${Math.random()}`;
  try {
    await KINESIS_CLIENT.send(new PutRecordCommand({
      StreamName: "InputEventStream",
      Data: new TextEncoder().encode(JSON.stringify(parsedData)),
      PartitionKey: partitionKey
    }));
  } catch (err) {
    if (err.name === "TimeoutError") {
      console.warn("Retry on timeout:", err);
    }
    throw err;
  }
}

import { handler, processEvent } from './your-lambda-file.js';
import { KinesisClient } from "@aws-sdk/client-kinesis";
jest.mock("@aws-sdk/client-kinesis");
describe('Lambda Handler and Kinesis Integration', () => {
  it('should call processEvent for each record in the event', async () => {
    const mockEvent = {
      Records: [{ body: '{"userId": 1, "data": "test"}' }]
    };
    await handler(mockEvent);
    expect(KinesisClient.prototype.send).toHaveBeenCalledTimes(1);
  });
  it('should handle timeout errors gracefully', async () => {
    KinesisClient.prototype.send.mockRejectedValueOnce(new Error('TimeoutError'));
    await expect(processEvent('{"userId": 2}')).rejects.toThrow('TimeoutError');
  });
});

Entendre els errors de temps d'espera a les integracions AWS Lambda-Kinesis

Errors de temps d'espera com ETIMEDOUT a AWS Lambda, les funcions sovint poden ser frustrants, especialment en integracions que impliquen transmissió de dades amb Amazon Kinesis. En la majoria dels casos, aquests errors es produeixen perquè la funció Lambda supera els límits de temps de connexió de xarxa, normalment durant a KinesisClient petició. És possible que la configuració predeterminada de Lambda no sempre s'adapti a aquest tipus de sol·licituds de xarxa, especialment quan es tracten fluxos d'alt rendiment o grans quantitats de dades. Per exemple, ajustant el connectTimeout o maxRetries Les configuracions poden ajudar a mitigar aquest problema, permetent a Lambda més temps per intentar una connexió correcta amb Kinesis. Aquest tipus d'optimització sovint és necessària en escenaris amb latència de xarxa variable o amb molta demanda. 🛠️

Un altre aspecte clau per reduir els errors de temps d'espera és gestionar la codificació de dades i la partició de manera eficaç. AWS Kinesis requereix dades en format binari, que es pot aconseguir mitjançant TextEncoder().encode(). Aquesta transformació garanteix la compatibilitat i la racionalització de la transferència de dades a Kinesis. A més, és crucial una gestió atenta de les claus de partició. L'ús d'una clau de partició coherent o generada dinàmicament ajuda a distribuir les dades de manera uniforme entre els fragments de Kinesis, evitant els "fragments calents", que són fragments que reben un nombre desproporcionat de registres. En escenaris de transmissió d'alta freqüència, les claus dinàmiques poden evitar colls d'ampolla i reduir la probabilitat de problemes de connectivitat, especialment útils quan es gestionen grans conjunts de dades.

Per solucionar problemes i millorar la fiabilitat d'aquestes interaccions Lambda-Kinesis, és essencial afegir proves unitàries. Les proves unitàries us permeten simular possibles problemes de xarxa, validar la codificació de dades i assegurar-vos que la funció pot gestionar els reintents correctament. Per exemple, per burla KinesisClient a les proves unitàries, podeu simular una sèrie de respostes de Kinesis, com ara temps d'espera errors o casos d'èxit, que ajuda a ajustar la gestió d'errors i la gestió de connexions dins del codi Lambda. La prova d'aquests casos d'error en desenvolupament pot conduir a un desplegament més resistent, reduint la probabilitat de temps d'espera a la producció i facilitant la identificació dels punts febles de la configuració.