Memperbaiki Masalah Batas Waktu AWS Lambda Saat Menambahkan Catatan ke Kinesis Stream

Pemecahan Masalah Batas Waktu AWS Lambda untuk Kinesis Data Streams

Bayangkan Anda sedang membangun pipeline data real-time di AWS, dengan pengaturan yang meneruskan pesan dari SQS ke fungsi Lambda, dan pada akhirnya ke Kinesis Data Stream. 📨 Aliran ini berjalan mulus secara teori, namun terkadang kenyataan mempunyai rencana lain. Tepat saat Anda hendak bersantai, kesalahan ETIMEDOUT muncul di log fungsi Lambda Anda.

Melihat kesalahan ini bisa membuat frustasi, terutama ketika Anda telah memverifikasi izin dan menguji fungsinya beberapa kali. Faktanya, masalah ETIMEDOUT yang terputus-putus di aliran Kinesis ini biasanya terjadi secara tidak terduga, sehingga menghentikan kemajuan Anda. Lambda mungkin bekerja dengan sempurna setelah penempatan ulang tetapi kemudian gagal lagi, tampaknya tanpa alasan.

Dalam situasi seperti ini, banyak pengembang dibuat bingung oleh pesan samar seperti "Runtime.UnhandledPromiseRejection" dan "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL." Saat kode Anda bergantung pada pemrosesan data yang andal dan cepat, masalah batas waktu ini bisa terasa seperti sebuah masalah. penghalang jalan.

Di sini, kami akan membahas penyebab waktu tunggu ini, cara praktis untuk menanganinya, dan penyesuaian dalam konfigurasi AWS Anda yang mungkin menjadi kunci untuk menstabilkan streaming Anda. 🛠️ Pada akhirnya, Anda akan mengetahui cara memecahkan masalah dan mengatasi kesalahan ETIMEDOUT serta menjaga aliran Lambda dan Kinesis Anda berjalan lancar.

Meningkatkan Keandalan AWS Lambda dengan Kinesis Stream

Skrip JavaScript yang disediakan dirancang untuk membuat fungsi AWS Lambda yang efisien yang mengambil pesan dari antrean SQS dan kemudian menerbitkannya ke Amazon Kinesis Data Stream. Inti dari solusi ini terletak pada kemampuan fungsi Lambda untuk menangani pesan secara asinkron sambil mengatasi masalah konektivitas yang sering mengakibatkan ETIMEDOUT kesalahan. Salah satu bagian penting dari skrip adalah inisialisasi Klien Kinesis, yang mengonfigurasi properti penting seperti wilayah, jumlah percobaan ulang, dan batas waktu koneksi. Konfigurasi ini sangat penting dalam pengaturan cloud, karena mengontrol respons aplikasi dan berapa lama aplikasi akan mencoba terhubung sebelum waktu habis. Dengan menetapkan yang lebih tinggi koneksiWaktu habis atau menyesuaikan upaya percobaan ulang, kami dapat membantu fungsi tersebut menangani penundaan jaringan dengan lebih efektif.

Di dalam pengendali Lambda, skrip memanfaatkan Janji.allSettled(), alat yang sangat berharga saat memproses beberapa permintaan asinkron. Ketika beberapa catatan diproses sekaligus, penting untuk memastikan setiap catatan selesai, baik berhasil atau dengan kesalahan. Janji.allSettled() memastikan bahwa fungsi tidak berhenti memproses jika satu permintaan gagal; sebagai gantinya, ia mencatat setiap hasil satu per satu. Pendekatan ini sangat berguna dalam situasi di mana konektivitas jaringan mungkin tidak dapat diprediksi. Misalnya, jika satu rekaman gagal karena masalah jaringan namun rekaman lainnya berhasil, fungsi tersebut dapat mencatat rekaman yang gagal tersebut secara terpisah, sehingga memungkinkan pengembang untuk mengisolasi contoh masalah alih-alih menggagalkan seluruh kumpulan pesan. 🛠️

Itu prosesAcara fungsi dalam skrip bersifat modular dan menangani transformasi data utama dan proses pengiriman. Fungsi ini mengambil pesan SQS, menguraikannya, dan mengkodekannya ke dalam format byte yang diperlukan Kinesis. Di sini, itu TextEncoder().encode() metode ini penting karena Kinesis hanya menerima data biner; JSON harus dikonversi ke format yang kompatibel. Bagian fungsi ini memastikan bahwa Lambda mengirimkan data dengan benar, mengurangi kemungkinan kesalahan yang timbul dari format data yang tidak cocok. Fungsi ini juga menggunakan fungsi pembuat kunci partisi khusus, yang mendistribusikan catatan ke seluruh pecahan aliran Kinesis. Dengan menggunakan kunci partisi dinamis (seperti kunci acak), skrip meminimalkan kemungkinan mengenai pecahan yang sama berulang kali, sehingga dapat mencegah “pecahan panas” yang menyebabkan kemacetan.

Terakhir, untuk memastikan pengaturan ini berfungsi dengan benar di berbagai skenario, skrip digabungkan tes satuan menggunakan lelucon. Pengujian unit memungkinkan simulasi perilaku klien Kinesis tanpa memerlukan sumber daya AWS langsung, menawarkan cara yang andal untuk menguji kemampuan Lambda dalam menangani masalah batas waktu atau konversi data dalam lingkungan terkendali. Misalnya, jika klien Kinesis tidak dapat terhubung, Jest mocks dapat menyimulasikan kesalahan batas waktu, memverifikasi bahwa penanganan kesalahan di dalamnya prosesAcara berfungsi sebagaimana dimaksud. Strategi ini memungkinkan validasi yang kuat, memastikan bahwa Lambda dapat diandalkan di berbagai kondisi jaringan. 🧪 Dengan gabungan elemen-elemen ini, fungsi Lambda dapat menangani data dari SQS ke Kinesis secara efisien sekaligus meminimalkan waktu tunggu dan kesalahan streaming umum lainnya.

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');
  });
});

Memahami Kesalahan Batas Waktu dalam Integrasi AWS Lambda-Kinesis

Kesalahan batas waktu seperti ETIMEDOUT Fungsi dalam AWS Lambda sering kali membuat frustasi, terutama dalam integrasi yang melibatkan streaming data dengan Amazon Kinesis. Dalam kebanyakan kasus, kesalahan ini terjadi karena fungsi Lambda melebihi batas waktu koneksi jaringan, biasanya selama a KinesisClient meminta. Pengaturan default di Lambda mungkin tidak selalu mengakomodasi permintaan jaringan semacam ini, terutama ketika menangani aliran throughput tinggi atau data dalam jumlah besar. Misalnya, menyesuaikan connectTimeout atau maxRetries konfigurasi dapat membantu mengurangi masalah ini, memberikan Lambda lebih banyak waktu untuk mencoba koneksi yang berhasil ke Kinesis. Pengoptimalan semacam ini sering kali diperlukan dalam skenario dengan latensi jaringan yang bervariasi atau dengan permintaan tinggi. 🛠️

Aspek penting lainnya dalam mengurangi kesalahan batas waktu adalah mengelola pengkodean dan partisi data secara efektif. AWS Kinesis memerlukan data dalam format biner, yang dapat dicapai melalui TextEncoder().encode(). Transformasi ini memastikan kompatibilitas dan perampingan transfer data ke Kinesis. Selain itu, manajemen kunci partisi yang bijaksana juga sangat penting. Menggunakan kunci partisi yang konsisten atau dihasilkan secara dinamis membantu mendistribusikan data secara merata di seluruh pecahan Kinesis, menghindari "pecahan panas", yaitu pecahan yang menerima jumlah catatan yang tidak proporsional. Dalam skenario streaming frekuensi tinggi, kunci dinamis dapat mencegah kemacetan dan mengurangi kemungkinan masalah konektivitas, khususnya berguna saat menangani kumpulan data besar.

Untuk memecahkan masalah dan meningkatkan keandalan interaksi Lambda-Kinesis ini, menambahkan pengujian unit sangatlah penting. Pengujian unit memungkinkan Anda menyimulasikan potensi masalah jaringan, memvalidasi pengkodean data, dan memastikan bahwa fungsi dapat menangani percobaan ulang dengan benar. Misalnya dengan mengejek KinesisClient dalam pengujian unit, Anda dapat mensimulasikan berbagai respons dari Kinesis, seperti batas waktu kesalahan atau kasus keberhasilan, yang membantu menyempurnakan penanganan kesalahan dan manajemen koneksi dalam kode Lambda. Menguji kasus kesalahan seperti itu dalam pengembangan dapat menghasilkan penerapan yang lebih tangguh, mengurangi kemungkinan waktu tunggu dalam produksi, dan mempermudah mengidentifikasi titik lemah dalam konfigurasi Anda.