Solucionar problemas de tiempo de espera de AWS Lambda al agregar registros a Kinesis Stream

Solución de problemas de tiempos de espera de AWS Lambda para Kinesis Data Streams

Imagine que está creando una canalización de datos en tiempo real en AWS, con una configuración que pasa mensajes de SQS a una función Lambda y, en última instancia, a Kinesis Data Stream. 📨 Este flujo funciona perfectamente en teoría, pero a veces la realidad tiene otros planes. Justo cuando está a punto de relajarse, aparece un error ETIMEDOUT en los registros de la función Lambda.

Ver este error puede resultar frustrante, especialmente cuando verificaste los permisos y probaste la función varias veces. De hecho, este problema intermitente ETIMEDOUT en la transmisión de Kinesis suele ocurrir inesperadamente y detiene su progreso. Lambda podría funcionar perfectamente después de una redistribución pero luego volver a fallar, aparentemente sin motivo.

En situaciones como esta, muchos desarrolladores se han quedado perplejos ante mensajes crípticos como "Runtime.UnhandledPromiseRejection" y "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL". Cuando su código depende de un procesamiento de datos confiable e inmediato, estos problemas de tiempo de espera pueden parecer un barricada.

Aquí, repasaremos las causas de estos tiempos de espera, las formas prácticas de manejarlos y los ajustes en su configuración de AWS que pueden ser la clave para estabilizar su transmisión. 🛠️ Al final, sabrá cómo solucionar problemas y resolver errores de ETIMEDOUT y mantener el flujo de Lambda y Kinesis funcionando sin problemas.

Mejora de la confiabilidad de AWS Lambda con Kinesis Stream

Los scripts de JavaScript proporcionados están diseñados para crear una función AWS Lambda eficiente que recupera mensajes de una cola SQS y luego los publica en Amazon Kinesis Data Stream. El núcleo de esta solución radica en la capacidad de la función Lambda para manejar mensajes de forma asincrónica y al mismo tiempo abordar problemas de conectividad que frecuentemente resultan en ETIMEDOUT errores. Una parte clave del script es la inicialización del KinesisCliente, que configura propiedades esenciales como región, recuento de reintentos y tiempo de espera de conexión. Estas configuraciones son fundamentales en una configuración de nube, ya que controlan la capacidad de respuesta de la aplicación y cuánto tiempo intentará conectarse antes de que se agote el tiempo de espera. Al establecer un mayor tiempo de espera de conexión o ajustando los reintentos, podemos ayudar a que la función maneje los retrasos de la red de manera más efectiva.

Dentro del controlador Lambda, el script aprovecha Promesa.allSettled(), una herramienta invaluable al procesar múltiples solicitudes asincrónicas. Cuando se procesan varios registros a la vez, es esencial asegurarse de que cada uno se complete, ya sea con éxito o con un error. Promesa.allSettled() garantiza que la función no deje de procesarse si falla una solicitud; en cambio, registra cada resultado individualmente. Este enfoque es especialmente útil en situaciones en las que la conectividad de la red puede ser impredecible. Por ejemplo, si un registro falla debido a un problema de red pero otros tienen éxito, la función puede registrar los registros fallidos por separado, lo que permite a los desarrolladores aislar instancias de problemas en lugar de fallar todo el lote de mensajes. 🛠️

El procesoEvento La función dentro del script es modular y maneja el proceso principal de transformación y envío de datos. Esta función toma el mensaje SQS, lo analiza y lo codifica en el formato de bytes que requiere Kinesis. Aquí, el Codificador de texto().codificar() El método es fundamental ya que Kinesis sólo acepta datos binarios; JSON debe convertirse a un formato compatible. Esta parte de la función garantiza que Lambda envíe datos correctamente, lo que reduce la probabilidad de que se produzcan errores debido a formatos de datos que no coinciden. La función también utiliza una función de generación de claves de partición personalizada, que distribuye registros entre los fragmentos de la transmisión de Kinesis. Al utilizar claves de partición dinámicas (como claves aleatorias), el script minimiza las posibilidades de encontrar el mismo fragmento repetidamente, lo que puede evitar "fragmentos calientes" que provocan cuellos de botella.

Por último, para garantizar que esta configuración funcione correctamente en varios escenarios, los scripts incorporan pruebas unitarias usando broma. Las pruebas unitarias permiten simular el comportamiento del cliente Kinesis sin necesidad de recursos activos de AWS, lo que ofrece una forma confiable de probar la capacidad de Lambda para manejar tiempos de espera o problemas de conversión de datos en un entorno controlado. Por ejemplo, si el cliente Kinesis no puede conectarse, los simulacros de Jest pueden simular un error de tiempo de espera, verificando que el manejo de errores dentro procesoEvento funciona según lo previsto. Esta estrategia permite una validación sólida, lo que garantiza que Lambda sea confiable en múltiples condiciones de red. 🧪 Con estos elementos combinados, la función Lambda puede manejar datos de SQS a Kinesis de manera eficiente y, al mismo tiempo, minimizar los tiempos de espera y otros errores de transmisión comunes.

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');
  });
});

Comprensión de los errores de tiempo de espera en las integraciones de AWS Lambda-Kinesis

Errores de tiempo de espera como ETIMEDOUT Las funciones de AWS Lambda a menudo pueden resultar frustrantes, especialmente en integraciones que involucran transmisión de datos con Amazon Kinesis. En la mayoría de los casos, estos errores ocurren debido a que la función Lambda excede los límites de tiempo de conexión de red, generalmente durante un KinesisClient pedido. Es posible que la configuración predeterminada en Lambda no siempre se adapte a este tipo de solicitudes de red, especialmente cuando se trata de flujos de alto rendimiento o grandes cantidades de datos. Por ejemplo, ajustar la connectTimeout o maxRetries Las configuraciones pueden ayudar a mitigar este problema, permitiendo que Lambda tenga más tiempo para intentar una conexión exitosa con Kinesis. Este tipo de optimización suele ser necesaria en escenarios con latencia de red variable o con alta demanda. 🛠️

Otro aspecto clave para reducir los errores de tiempo de espera es gestionar la codificación y partición de datos de forma eficaz. AWS Kinesis requiere datos en formato binario, lo que se puede lograr mediante TextEncoder().encode(). Esta transformación garantiza la compatibilidad y la agilización de la transferencia de datos a Kinesis. Además, una gestión cuidadosa de las claves de partición es crucial. El uso de una clave de partición coherente o generada dinámicamente ayuda a distribuir los datos de manera uniforme entre los fragmentos de Kinesis, evitando los "fragmentos calientes", que son fragmentos que reciben una cantidad desproporcionada de registros. En escenarios de transmisión de alta frecuencia, las claves dinámicas pueden evitar cuellos de botella y reducir la probabilidad de problemas de conectividad, lo que resulta especialmente útil cuando se manejan grandes conjuntos de datos.

Para solucionar problemas y mejorar la confiabilidad de estas interacciones Lambda-Kinesis, es esencial agregar pruebas unitarias. Las pruebas unitarias le permiten simular posibles problemas de red, validar la codificación de datos y garantizar que la función pueda manejar los reintentos correctamente. Por ejemplo, burlándose KinesisClient En las pruebas unitarias, puede simular una variedad de respuestas de Kinesis, como se acabó el tiempo errores o casos de éxito, lo que ayuda a ajustar el manejo de errores y la gestión de conexiones dentro del código Lambda. Las pruebas para detectar estos casos de error en el desarrollo pueden conducir a una implementación más resistente, lo que reduce la probabilidad de que se produzcan tiempos de espera en producción y facilita la identificación de puntos débiles en su configuración.