Résolution des problèmes de délai d'expiration AWS Lambda lors de l'ajout d'enregistrements à Kinesis Stream

Dépannage des délais d'expiration AWS Lambda pour les flux de données Kinesis

Imaginez que vous créez un pipeline de données en temps réel sur AWS, avec une configuration qui transmet les messages de SQS à une fonction Lambda, et finalement à un flux de données Kinesis. 📨 Ce flux fonctionne parfaitement en théorie, mais parfois la réalité a d'autres projets. Juste au moment où vous êtes sur le point de vous détendre, une erreur ETIMEDOUT apparaît dans vos journaux de fonction Lambda.

Voir cette erreur peut être frustrant, surtout lorsque vous avez vérifié les autorisations et testé la fonction plusieurs fois. En fait, ce problème intermittent ETIMEDOUT dans le flux Kinesis se produit généralement de manière inattendue, interrompant votre progression. Le Lambda peut fonctionner parfaitement après un redéploiement, mais échouer à nouveau, apparemment sans raison.

Dans des situations comme celle-ci, de nombreux développeurs ont été déconcertés par des messages énigmatiques tels que "Runtime.UnhandledPromiseRejection" et "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL." Lorsque votre code repose sur un traitement de données fiable et immédiat, ces problèmes de délai d'attente peuvent ressembler à un problème. barrage routier.

Nous examinerons ici les causes de ces délais d'attente, les moyens pratiques de les gérer et les ajustements de votre configuration AWS qui pourraient bien être la clé pour stabiliser votre flux. 🛠️ À la fin, vous saurez comment dépanner et résoudre les erreurs ETIMEDOUT et assurer le bon fonctionnement de votre flux Lambda et Kinesis.

Améliorer la fiabilité d'AWS Lambda avec Kinesis Stream

Les scripts JavaScript fournis sont conçus pour créer une fonction AWS Lambda efficace qui récupère les messages d'une file d'attente SQS, puis les publie dans un flux de données Amazon Kinesis. Le cœur de cette solution réside dans la capacité de la fonction Lambda à gérer les messages de manière asynchrone tout en résolvant les problèmes de connectivité qui entraînent fréquemment des problèmes de connectivité. ETIMEDOUT erreurs. Un élément clé du script est l'initialisation du KinesisClient, qui configure les propriétés essentielles telles que la région, le nombre de tentatives et le délai d'expiration de la connexion. Ces configurations sont essentielles dans une configuration cloud, car elles contrôlent la réactivité de l'application et la durée pendant laquelle elle tentera de se connecter avant d'expirer. En fixant un niveau plus élevé connectTimeout ou en ajustant les tentatives de nouvelle tentative, nous pouvons aider la fonction à gérer plus efficacement les retards du réseau.

Dans le gestionnaire Lambda, le script exploite Promesse.allSettled(), un outil précieux lors du traitement de plusieurs requêtes asynchrones. Lorsque plusieurs enregistrements sont traités simultanément, il est essentiel de s’assurer que chacun d’entre eux se termine, que ce soit avec succès ou avec une erreur. Promesse.allSettled() garantit que la fonction n'arrête pas le traitement si une requête échoue ; au lieu de cela, il enregistre chaque résultat individuellement. Cette approche est particulièrement utile dans les situations où la connectivité réseau peut être imprévisible. Par exemple, si un enregistrement échoue en raison d'un problème de réseau mais que d'autres réussissent, la fonction peut enregistrer les enregistrements ayant échoué séparément, permettant aux développeurs d'isoler les instances problématiques au lieu de faire échouer l'ensemble du lot de messages. 🛠️

Le processusÉvénement La fonction dans le script est modulaire et gère le processus principal de transformation et d'envoi des données. Cette fonction récupère le message SQS, l'analyse et l'encode au format d'octet requis par Kinesis. Ici, le TextEncoder().encode() La méthode est essentielle car Kinesis n'accepte que les données binaires ; JSON doit être converti dans un format compatible. Cette partie de la fonction garantit que Lambda envoie correctement les données, réduisant ainsi le risque d'erreurs résultant de formats de données incompatibles. La fonction utilise également une fonction de générateur de clé de partition personnalisée, qui distribue les enregistrements entre les fragments du flux Kinesis. En utilisant des clés de partition dynamiques (telles que des clés aléatoires), le script minimise les risques d'atteindre la même partition à plusieurs reprises, ce qui peut empêcher les « partitions chaudes » qui conduisent à des goulots d'étranglement.

Enfin, pour garantir que cette configuration fonctionne correctement dans différents scénarios, les scripts intègrent tests unitaires en utilisant Jest. Les tests unitaires permettent de simuler le comportement du client Kinesis sans avoir besoin de ressources AWS en direct, offrant ainsi un moyen fiable de tester la capacité de Lambda à gérer les délais d'attente ou les problèmes de conversion de données dans un environnement contrôlé. Par exemple, si le client Kinesis ne parvient pas à se connecter, les simulations Jest peuvent simuler une erreur de délai d'attente, vérifiant que la gestion des erreurs dans processusÉvénement fonctionne comme prévu. Cette stratégie permet une validation robuste, garantissant que le Lambda est fiable dans plusieurs conditions de réseau. 🧪 Grâce à la combinaison de ces éléments, la fonction Lambda peut gérer efficacement les données de SQS vers Kinesis tout en minimisant les délais d'attente et autres erreurs de streaming courantes.

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');
  });
});

Comprendre les erreurs de délai d'attente dans les intégrations AWS Lambda-Kinesis

Erreurs de délai d'attente comme ETIMEDOUT dans AWS Lambda, les fonctions peuvent souvent être frustrantes, en particulier dans les intégrations impliquant le streaming de données avec Amazon Kinesis. Dans la plupart des cas, ces erreurs se produisent lorsque la fonction Lambda dépasse les limites de temps de connexion réseau, généralement lors d'un KinesisClient demande. Les paramètres par défaut de Lambda peuvent ne pas toujours prendre en charge ce type de requêtes réseau, en particulier lorsqu'il s'agit de flux à haut débit ou de grandes quantités de données. Par exemple, ajuster le connectTimeout ou maxRetries Les configurations peuvent aider à atténuer ce problème, en donnant à Lambda plus de temps pour tenter une connexion réussie à Kinesis. Ce type d'optimisation est souvent nécessaire dans des scénarios avec une latence réseau variable ou une forte demande. 🛠️

Un autre aspect clé dans la réduction des erreurs de délai d’attente est la gestion efficace du codage et du partitionnement des données. AWS Kinesis nécessite des données au format binaire, ce qui peut être obtenu via TextEncoder().encode(). Cette transformation garantit la compatibilité et la rationalisation du transfert de données vers Kinesis. De plus, une gestion réfléchie des clés de partition est cruciale. L'utilisation d'une clé de partition cohérente ou générée dynamiquement permet de répartir les données de manière uniforme entre les partitions Kinesis, en évitant les « partitions chaudes », qui sont des partitions recevant un nombre disproportionné d'enregistrements. Dans les scénarios de streaming haute fréquence, les clés dynamiques peuvent éviter les goulots d'étranglement et réduire la probabilité de problèmes de connectivité, ce qui est particulièrement utile lors de la gestion de grands ensembles de données.

Pour dépanner et améliorer la fiabilité de ces interactions Lambda-Kinesis, l'ajout de tests unitaires est essentiel. Les tests unitaires vous permettent de simuler des problèmes de réseau potentiels, de valider le codage des données et de garantir que la fonction peut gérer correctement les tentatives. Par exemple, en se moquant KinesisClient dans les tests unitaires, vous pouvez simuler une gamme de réponses de Kinesis, telles que temps mort erreurs ou cas de réussite, ce qui aide à affiner la gestion des erreurs et la gestion des connexions dans le code Lambda. Tester de tels cas d'erreur en cours de développement peut conduire à un déploiement plus résilient, réduisant ainsi le risque d'expiration en production et facilitant l'identification des points faibles de votre configuration.