Az AWS lambda időtúllépési problémáinak kijavítása, amikor rekordokat ad hozzá a Kinesis Streamhez

Az AWS lambda időtúllépéseinek hibaelhárítása a Kinesis adatfolyamokhoz

Képzelje el, hogy valós idejű adatfolyamot épít fel az AWS-en, egy olyan beállítással, amely az SQS üzeneteit egy Lambda funkciónak, végül pedig egy Kinesis Data Streamnek továbbítja. 📨 Ez az áramlás elméletben zökkenőmentesen működik, de a valóságnak néha más tervei vannak. Amikor éppen pihenni készül, egy ETIMEDOUT hiba jelenik meg a lambda funkciónaplóiban.

A hiba észlelése frusztráló lehet, különösen akkor, ha többször ellenőrizte az engedélyeket és tesztelte a funkciót. Valójában ez az időszakos ETIMEDOUT probléma a Kinesis adatfolyamban általában váratlanul történik, megállítva a fejlődést. Lehet, hogy a Lambda tökéletesen működik egy átcsoportosítás után, de aztán újra meghibásodik, látszólag ok nélkül.

Az ehhez hasonló helyzetekben sok fejlesztőt megzavartak az olyan rejtélyes üzenetek, mint a "Runtime.UnhandledPromiseRejection" és "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL". Amikor a kód megbízható és azonnali adatfeldolgozáson alapul, ezek az időtúllépési problémák egy útzár.

Itt áttekintjük, mi okozza ezeket az időtúllépéseket, a kezelésük gyakorlati módjait, valamint az AWS-konfiguráció módosításait, amelyek csak a kulcsot jelenthetik az adatfolyam stabilizálásában. 🛠️ A végére tudni fogja, hogyan háríthatja el és oldhatja meg az ETIMEDOUT hibákat, és hogyan tarthatja zökkenőmentesen a lambda és a Kinesis áramlását.

Az AWS lambda megbízhatóságának növelése a Kinesis Stream segítségével

A mellékelt JavaScript-szkriptek célja egy hatékony AWS Lambda funkció létrehozása, amely lekéri az üzeneteket egy SQS-sorból, majd közzéteszi azokat egy Amazon Kinesis Data Streamben. Ennek a megoldásnak a lényege a Lambda funkció azon képessége, hogy aszinkron módon tudja kezelni az üzeneteket, miközben megoldja a csatlakozási problémákat, amelyek gyakran ETIMEDOUT hibákat. A szkript egyik kulcsfontosságú része a KinesisClient, amely olyan alapvető tulajdonságokat konfigurál, mint a régió, az újrapróbálkozások száma és a kapcsolat időtúllépése. Ezek a konfigurációk kritikusak a felhőbeállításban, mivel szabályozzák az alkalmazás válaszkészségét, és azt, hogy mennyi ideig próbál csatlakozni az időkorlát előtt. Magasabb beállításával csatlakozási időtúllépés vagy az újrapróbálkozási kísérletek beállításával segíthetünk a funkciónak hatékonyabban kezelni a hálózati késéseket.

A Lambda-kezelőn belül a szkript kihasználja Promise.allSettled(), felbecsülhetetlen értékű eszköz több aszinkron kérés feldolgozásához. Ha több rekordot dolgoz fel egyszerre, elengedhetetlen annak biztosítása, hogy mindegyik befejeződjön, akár sikeresen, akár hibásan. Promise.allSettled() biztosítja, hogy a függvény ne állítsa le a feldolgozást, ha egy kérés meghiúsul; ehelyett minden eredményt külön-külön naplóz. Ez a megközelítés különösen hasznos olyan helyzetekben, amikor a hálózati kapcsolat kiszámíthatatlan. Például, ha az egyik rekord hálózati probléma miatt meghiúsul, de mások sikeresek, a funkció külön naplózhatja a sikertelen rekordokat, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy elkülönítsék a problémás példányokat, ahelyett, hogy a teljes üzenetköteget meghiúsítanák. 🛠️

A processEvent A szkripten belüli funkció moduláris, és kezeli a fő adatátalakítási és -küldési folyamatot. Ez a funkció fogadja az SQS üzenetet, elemzi, és a Kinesis által igényelt bájtformátumba kódolja. Itt, a TextEncoder().encode() a módszer kritikus, mivel a Kinesis csak bináris adatokat fogad el; A JSON-t kompatibilis formátumba kell konvertálni. A funkciónak ez a része biztosítja, hogy a Lambda helyesen küldje el az adatokat, csökkentve a nem megfelelő adatformátumból eredő hibák valószínűségét. A funkció egyéni partíciókulcs-generátor funkciót is használ, amely elosztja a rekordokat a Kinesis adatfolyam szilánkjai között. A dinamikus partíciókulcsok (például véletlenszerű kulcsok) használatával a szkript minimálisra csökkenti annak esélyét, hogy ugyanazt a szilánkot ismételten leütik, ami megakadályozhatja a szűk keresztmetszetek kialakulásához vezető „forró szilánkokat”.

Végül, annak biztosítása érdekében, hogy ez a beállítás megfelelően működjön a különböző forgatókönyvekben, a szkriptek beépítik egységtesztek a Jest segítségével. Az egységtesztek lehetővé teszik a Kinesis kliens viselkedésének szimulálását anélkül, hogy élő AWS-erőforrásokra lenne szükség, megbízható módszert kínálva a Lambda időkorlátok vagy adatkonverziós problémák kezelésére való képességének tesztelésére ellenőrzött környezetben. Például, ha a Kinesis kliens nem tud csatlakozni, a Jest mocks időtúllépési hibát szimulálhat, ellenőrizve, hogy a hibakezelés processEvent rendeltetésszerűen működik. Ez a stratégia robusztus érvényesítést tesz lehetővé, biztosítva, hogy a Lambda megbízható legyen több hálózati körülmény között. 🧪 Ezekkel az elemekkel kombinálva a Lambda funkció hatékonyan tudja kezelni az SQS-től a Kinesis-ig terjedő adatokat, miközben minimalizálja az időtúllépéseket és más gyakori streamelési hibákat.

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');
  });
});

Az időtúllépési hibák megértése az AWS Lambda-Kinesis integrációkban

Időtúllépési hibák, mint pl ETIMEDOUT Az AWS-ben a lambda-funkciók gyakran frusztrálóak lehetnek, különösen az Amazon Kinesis adatfolyammal történő adatfolyam-integrációinál. A legtöbb esetben ezek a hibák azért jelentkeznek, mert a lambda funkció túllépi a hálózati csatlakozási időkorlátokat, jellemzően a KinesisClient kér. Előfordulhat, hogy a Lambda alapértelmezett beállításai nem mindig felelnek meg az ilyen típusú hálózati kéréseknek, különösen nagy áteresztőképességű adatfolyamok vagy nagy mennyiségű adat esetén. Például a connectTimeout vagy maxRetries konfigurációk segíthetnek enyhíteni ezt a problémát, több időt hagyva a Lambdának, hogy sikeresen csatlakozzon a Kinesishez. Ez a fajta optimalizálás gyakran szükséges változó hálózati késleltetésű forgatókönyvekben vagy nagy igény esetén. 🛠️

Egy másik kulcsfontosságú szempont az időtúllépési hibák csökkentésében az adatkódolás és a particionálás hatékony kezelése. Az AWS Kinesis bináris formátumú adatokat igényel, ami ezen keresztül érhető el TextEncoder().encode(). Ez az átalakítás biztosítja a kompatibilitást és az adatátvitel egyszerűsítését a Kinesis felé. Ezenkívül az átgondolt partíciókulcs-kezelés kulcsfontosságú. A konzisztens vagy dinamikusan generált partíciós kulcs használata elősegíti az adatok egyenletes elosztását a Kinesis-szilánkok között, elkerülve a "forró szilánkokat", amelyek aránytalanul sok rekordot kapnak. A nagyfrekvenciás streamelési forgatókönyvekben a dinamikus kulcsok megakadályozhatják a szűk keresztmetszetek kialakulását és csökkenthetik a csatlakozási problémák valószínűségét, ami különösen hasznos nagy adatkészletek kezelésekor.

A Lambda-Kinesis kölcsönhatások hibaelhárításához és megbízhatóságának javításához elengedhetetlen az egységtesztek hozzáadása. Az egységtesztek lehetővé teszik a lehetséges hálózati problémák szimulálását, az adatkódolás érvényesítését és annak biztosítását, hogy a funkció megfelelően tudja kezelni az újrapróbálkozásokat. Például gúnyolódással KinesisClient egységtesztekben a Kinesis válaszainak egy sorát szimulálhatja, mint pl időtúllépés hibákat vagy sikereseteket, ami segít a hibakezelés és a kapcsolatkezelés finomhangolásában a Lambda kódon belül. Az ilyen hibaesetek tesztelése a fejlesztés során rugalmasabb telepítést eredményezhet, csökkentve az időtúllépések valószínűségét a termelésben, és könnyebbé válik a konfiguráció gyenge pontjainak azonosítása.