Behebung von AWS Lambda-Zeitüberschreitungsproblemen beim Hinzufügen von Datensätzen zu Kinesis Stream

Fehlerbehebung bei AWS Lambda-Zeitüberschreitungen für Kinesis Data Streams

Stellen Sie sich vor, Sie bauen eine Echtzeit-Datenpipeline auf AWS auf, mit einem Setup, das Nachrichten von SQS an eine Lambda-Funktion und schließlich an einen Kinesis Data Stream weiterleitet. 📨 Dieser Ablauf funktioniert in der Theorie nahtlos, aber manchmal hat die Realität andere Pläne. Gerade als Sie sich entspannen möchten, taucht in Ihren Lambda-Funktionsprotokollen ein ETIMEDOUT-Fehler auf.

Es kann frustrierend sein, diesen Fehler zu sehen, insbesondere wenn Sie die Berechtigungen überprüft und die Funktion mehrmals getestet haben. Tatsächlich tritt dieses zeitweilige ETIMEDOUT-Problem im Kinesis-Stream normalerweise unerwartet auf und stoppt Ihren Fortschritt. Der Lambda könnte nach einer erneuten Bereitstellung einwandfrei funktionieren, dann aber scheinbar ohne Grund wieder ausfallen.

In Situationen wie dieser sind viele Entwickler mit kryptischen Meldungen wie "Runtime.UnhandledPromiseRejection" und "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL" ratlos geworden. Wenn Ihr Code auf zuverlässige und sofortige Datenverarbeitung angewiesen ist, können sich diese Zeitüberschreitungsprobleme wie eine anfühlen Straßensperre.

Hier gehen wir auf die Ursachen dieser Zeitüberschreitungen, praktische Möglichkeiten zur Bewältigung dieser Zeitüberschreitungen und Anpassungen in Ihrer AWS-Konfiguration ein, die möglicherweise der Schlüssel zur Stabilisierung Ihres Streams sind. 🛠️ Am Ende wissen Sie, wie Sie ETIMEDOUT-Fehler beheben und dafür sorgen, dass Ihr Lambda- und Kinesis-Flow reibungslos läuft.

Verbesserung der AWS Lambda-Zuverlässigkeit mit Kinesis Stream

Die bereitgestellten JavaScript-Skripte dienen dazu, eine effiziente AWS Lambda-Funktion zu erstellen, die Nachrichten aus einer SQS-Warteschlange abruft und sie dann in einem Amazon Kinesis Data Stream veröffentlicht. Der Kern dieser Lösung liegt in der Fähigkeit der Lambda-Funktion, Nachrichten asynchron zu verarbeiten und gleichzeitig Konnektivitätsprobleme zu beheben, die häufig auftreten ETIMEDOUT Fehler. Ein wichtiger Teil des Skripts ist die Initialisierung des KinesisClient, das wesentliche Eigenschaften wie Region, Wiederholungsanzahl und Verbindungszeitlimit konfiguriert. Diese Konfigurationen sind in einem Cloud-Setup von entscheidender Bedeutung, da sie die Reaktionsfähigkeit der Anwendung steuern und festlegen, wie lange sie versucht, eine Verbindung herzustellen, bevor eine Zeitüberschreitung auftritt. Durch eine höhere Einstellung connectTimeout oder die Anpassung von Wiederholungsversuchen können wir der Funktion dabei helfen, Netzwerkverzögerungen effektiver zu bewältigen.

Das Skript nutzt den Lambda-Handler Promise.allSettled(), ein unschätzbares Werkzeug bei der Verarbeitung mehrerer asynchroner Anforderungen. Wenn mehrere Datensätze gleichzeitig verarbeitet werden, ist es wichtig sicherzustellen, dass jeder einzelne abgeschlossen wird, ob erfolgreich oder mit einem Fehler. Promise.allSettled() stellt sicher, dass die Funktion die Verarbeitung nicht stoppt, wenn eine Anfrage fehlschlägt; Stattdessen wird jedes Ergebnis einzeln protokolliert. Dieser Ansatz ist besonders nützlich in Situationen, in denen die Netzwerkkonnektivität möglicherweise unvorhersehbar ist. Wenn beispielsweise ein Datensatz aufgrund eines Netzwerkproblems fehlschlägt, andere jedoch erfolgreich sind, kann die Funktion die fehlgeschlagenen Datensätze separat protokollieren, sodass Entwickler problematische Instanzen isolieren können, anstatt den gesamten Nachrichtenstapel fehlschlagen zu lassen. 🛠️

Der Prozessereignis Die Funktion innerhalb des Skripts ist modular und übernimmt den Hauptprozess der Datentransformation und des Sendens. Diese Funktion nimmt die SQS-Nachricht auf, analysiert sie und kodiert sie in das von Kinesis benötigte Byteformat. Hier, die TextEncoder().encode() Die Methode ist von entscheidender Bedeutung, da Kinesis nur Binärdaten akzeptiert. JSON muss in ein kompatibles Format konvertiert werden. Dieser Teil der Funktion stellt sicher, dass Lambda Daten korrekt sendet, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern aufgrund nicht übereinstimmender Datenformate verringert wird. Die Funktion verwendet auch eine benutzerdefinierte Partitionsschlüsselgeneratorfunktion, die Datensätze über die Shards des Kinesis-Streams verteilt. Durch die Verwendung dynamischer Partitionsschlüssel (z. B. Zufallsschlüssel) minimiert das Skript die Wahrscheinlichkeit, dass dasselbe Shard wiederholt aufgerufen wird, wodurch „Hot Shards“ verhindert werden können, die zu Engpässen führen.

Um sicherzustellen, dass dieses Setup in verschiedenen Szenarios korrekt funktioniert, werden die Skripte schließlich integriert Unit-Tests mit Scherz. Unit-Tests ermöglichen die Simulation des Verhaltens des Kinesis-Clients, ohne dass Live-AWS-Ressourcen erforderlich sind, und bieten eine zuverlässige Möglichkeit, die Fähigkeit von Lambda zu testen, Zeitüberschreitungen oder Datenkonvertierungsprobleme in einer kontrollierten Umgebung zu bewältigen. Wenn der Kinesis-Client beispielsweise keine Verbindung herstellen kann, können Jest-Mocks einen Timeout-Fehler simulieren und so die Fehlerbehandlung überprüfen Prozessereignis Funktioniert wie vorgesehen. Diese Strategie ermöglicht eine robuste Validierung und stellt sicher, dass Lambda über mehrere Netzwerkbedingungen hinweg zuverlässig ist. 🧪 Durch die Kombination dieser Elemente kann die Lambda-Funktion Daten von SQS zu Kinesis effizient verarbeiten und gleichzeitig Zeitüberschreitungen und andere häufige Streaming-Fehler minimieren.

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');
  });
});

Verständnis von Timeout-Fehlern in AWS Lambda-Kinesis-Integrationen

Timeout-Fehler wie ETIMEDOUT In AWS Lambda können Funktionen oft frustrierend sein, insbesondere bei Integrationen, die Datenstreaming mit Amazon Kinesis beinhalten. In den meisten Fällen treten diese Fehler auf, weil die Lambda-Funktion die Zeitlimits für die Netzwerkverbindung überschreitet, typischerweise während eines KinesisClient Anfrage. Die Standardeinstellungen in Lambda berücksichtigen möglicherweise nicht immer diese Art von Netzwerkanforderungen, insbesondere wenn es um Streams mit hohem Durchsatz oder große Datenmengen geht. Zum Beispiel das Anpassen der connectTimeout oder maxRetries Konfigurationen können helfen, dieses Problem zu mildern, indem sie dem Lambda mehr Zeit geben, eine erfolgreiche Verbindung zu Kinesis herzustellen. Diese Art der Optimierung ist häufig in Szenarien mit variabler Netzwerklatenz oder hoher Nachfrage erforderlich. 🛠️

Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Reduzierung von Timeout-Fehlern ist die effektive Verwaltung der Datenkodierung und -partitionierung. AWS Kinesis erfordert Daten im Binärformat, was durch erreicht werden kann TextEncoder().encode(). Diese Transformation gewährleistet die Kompatibilität und Optimierung der Datenübertragung zu Kinesis. Darüber hinaus ist eine durchdachte Verwaltung der Partitionsschlüssel von entscheidender Bedeutung. Die Verwendung eines konsistenten oder dynamisch generierten Partitionsschlüssels trägt dazu bei, Daten gleichmäßig auf Kinesis-Shards zu verteilen und so „Hot Shards“ zu vermeiden, bei denen es sich um Shards handelt, die eine unverhältnismäßig große Anzahl an Datensätzen empfangen. In Hochfrequenz-Streaming-Szenarien können dynamische Schlüssel Engpässe verhindern und die Wahrscheinlichkeit von Verbindungsproblemen verringern, was besonders nützlich ist, wenn große Datenmengen verarbeitet werden.

Zur Fehlerbehebung und Verbesserung der Zuverlässigkeit dieser Lambda-Kinesis-Interaktionen ist das Hinzufügen von Unit-Tests unerlässlich. Mit Unit-Tests können Sie potenzielle Netzwerkprobleme simulieren, die Datenkodierung validieren und sicherstellen, dass die Funktion Wiederholungsversuche korrekt verarbeiten kann. Zum Beispiel durch Spott KinesisClient In Unit-Tests können Sie eine Reihe von Reaktionen von Kinesis simulieren, z Time-out Fehler oder Erfolgsfälle, was bei der Feinabstimmung der Fehlerbehandlung und Verbindungsverwaltung innerhalb des Lambda-Codes hilft. Das Testen auf solche Fehlerfälle in der Entwicklung kann zu einer stabileren Bereitstellung führen, die Wahrscheinlichkeit von Zeitüberschreitungen in der Produktion verringern und es einfacher machen, Schwachstellen in Ihrer Konfiguration zu identifizieren.