Membetulkan Isu Tamat Masa AWS Lambda Apabila Menambah Rekod pada Strim Kinesis

Menyelesaikan masalah AWS Lambda Timeouts untuk Kinesis Data Streams

Bayangkan anda sedang membina saluran paip data masa nyata pada AWS, dengan persediaan yang menghantar mesej daripada SQS kepada fungsi Lambda, dan akhirnya kepada Strim Data Kinesis. 📨 Aliran ini berfungsi dengan lancar dalam teori, tetapi kadangkala realiti mempunyai rancangan lain. Apabila anda hendak berehat, ralat ETIMEDOUT muncul dalam log fungsi Lambda anda.

Melihat ralat ini boleh mengecewakan, terutamanya apabila anda telah mengesahkan kebenaran dan menguji fungsi beberapa kali. Malah, isu ETIMEDOUT yang terputus-putus dalam aliran Kinesis ini biasanya berlaku secara tidak dijangka, menghentikan kemajuan anda. Lambda mungkin berfungsi dengan sempurna selepas penempatan semula tetapi kemudian gagal lagi, nampaknya tanpa sebab.

Dalam situasi seperti ini, ramai pembangun telah buntu dengan mesej samar seperti "Runtime.UnhandledPromiseRejection" dan "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL." Apabila kod anda bergantung pada pemprosesan data yang boleh dipercayai dan segera, isu tamat masa ini boleh dirasakan seperti sekatan jalan raya.

Di sini, kami akan membincangkan perkara yang menyebabkan tamat masa ini, cara praktikal untuk mengendalikannya dan pelarasan dalam konfigurasi AWS anda yang mungkin menjadi kunci untuk menstabilkan strim anda. 🛠️ Pada akhirnya, anda akan tahu cara menyelesaikan masalah dan menyelesaikan ralat ETIMEDOUT serta memastikan aliran Lambda dan Kinesis anda berjalan lancar.

Meningkatkan Kebolehpercayaan AWS Lambda dengan Kinesis Stream

Skrip JavaScript yang disediakan direka untuk mencipta fungsi AWS Lambda yang cekap yang mengambil semula mesej daripada baris gilir SQS dan kemudian menerbitkannya ke Strim Data Amazon Kinesis. Teras penyelesaian ini terletak pada keupayaan fungsi Lambda untuk mengendalikan mesej secara tidak segerak sambil menangani isu ketersambungan yang kerap mengakibatkan ETIMEDOUT kesilapan. Satu bahagian penting skrip ialah permulaan KinesisClient, yang mengkonfigurasi sifat penting seperti rantau, kiraan cuba semula dan tamat masa sambungan. Konfigurasi ini penting dalam persediaan awan, kerana ia mengawal responsif aplikasi dan tempoh masa ia akan cuba disambungkan sebelum tamat masa. Dengan menetapkan yang lebih tinggi connectTimeout atau melaraskan percubaan cuba semula, kami boleh membantu fungsi mengendalikan kelewatan rangkaian dengan lebih berkesan.

Dalam pengendali Lambda, skrip memanfaatkan Promise.allSettled(), alat yang tidak ternilai apabila memproses berbilang permintaan tak segerak. Apabila berbilang rekod diproses serentak, adalah penting untuk memastikan setiap satu rekod selesai, sama ada berjaya atau dengan ralat. Promise.allSettled() memastikan bahawa fungsi tidak berhenti memproses jika satu permintaan gagal; sebaliknya, ia mencatat setiap hasil secara individu. Pendekatan ini amat berguna dalam situasi di mana sambungan rangkaian mungkin tidak dapat diramalkan. Contohnya, jika satu rekod gagal disebabkan isu rangkaian tetapi yang lain berjaya, fungsi itu boleh log rekod yang gagal secara berasingan, membenarkan pembangun mengasingkan kejadian masalah dan bukannya gagal keseluruhan kumpulan mesej. 🛠️

The processEvent fungsi dalam skrip adalah modular dan mengendalikan transformasi data utama dan proses penghantaran. Fungsi ini mengambil mesej SQS, menghuraikannya dan mengekodkannya ke dalam format bait yang diperlukan oleh Kinesis. Di sini, yang TextEncoder().encode() kaedah adalah kritikal kerana Kinesis hanya menerima data binari; JSON mesti ditukar kepada format yang serasi. Bahagian fungsi ini memastikan bahawa Lambda menghantar data dengan betul, mengurangkan kemungkinan ralat yang timbul daripada format data yang tidak sepadan. Fungsi ini juga menggunakan fungsi penjana kunci partition tersuai, yang mengedarkan rekod merentasi serpihan aliran Kinesis. Dengan menggunakan kekunci partition dinamik (seperti kekunci rawak), skrip meminimumkan peluang untuk memukul serpihan yang sama berulang kali, yang boleh menghalang "serpihan panas" yang membawa kepada kesesakan.

Akhir sekali, untuk memastikan persediaan ini berfungsi dengan betul merentasi pelbagai senario, skrip digabungkan ujian unit menggunakan Jest. Ujian unit membolehkan untuk mensimulasikan tingkah laku klien Kinesis tanpa memerlukan sumber AWS secara langsung, menawarkan cara yang boleh dipercayai untuk menguji keupayaan Lambda untuk mengendalikan tamat masa atau isu penukaran data dalam persekitaran terkawal. Sebagai contoh, jika klien Kinesis tidak dapat menyambung, olok-olok Jest boleh mensimulasikan ralat tamat masa, mengesahkan bahawa ralat dikendalikan dalam processEvent berfungsi seperti yang diharapkan. Strategi ini membolehkan pengesahan yang mantap, memastikan Lambda boleh dipercayai merentas pelbagai keadaan rangkaian. 🧪 Dengan gabungan elemen ini, fungsi Lambda boleh mengendalikan data daripada SQS ke Kinesis dengan cekap sambil meminimumkan tamat masa dan ralat penstriman biasa yang lain.

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 Ralat Tamat Masa dalam AWS Lambda-Kinesis Integrations

Ralat tamat masa seperti ETIMEDOUT dalam fungsi AWS Lambda selalunya boleh mengecewakan, terutamanya dalam penyepaduan yang melibatkan penstriman data dengan Amazon Kinesis. Dalam kebanyakan kes, ralat ini berlaku disebabkan oleh fungsi Lambda melebihi had masa sambungan rangkaian, biasanya semasa KinesisClient permintaan. Tetapan lalai dalam Lambda mungkin tidak sentiasa menampung permintaan rangkaian seperti ini, terutamanya apabila berurusan dengan aliran pemprosesan tinggi atau jumlah data yang besar. Sebagai contoh, melaraskan connectTimeout atau maxRetries konfigurasi boleh membantu mengurangkan isu ini, membolehkan Lambda lebih banyak masa untuk mencuba sambungan yang berjaya ke Kinesis. Pengoptimuman jenis ini selalunya diperlukan dalam senario dengan kependaman rangkaian berubah-ubah atau di bawah permintaan tinggi. 🛠️

Satu lagi aspek penting dalam mengurangkan ralat tamat masa ialah mengurus pengekodan data dan pembahagian secara berkesan. AWS Kinesis memerlukan data dalam format binari, yang boleh dicapai melalui TextEncoder().encode(). Transformasi ini memastikan keserasian dan penyelarasan pemindahan data kepada Kinesis. Selain itu, pengurusan kunci partition yang bijak adalah penting. Menggunakan kunci partition yang konsisten atau dijana secara dinamik membantu mengedarkan data secara sama rata merentas serpihan Kinesis, mengelakkan "serpihan panas", yang merupakan serpihan yang menerima bilangan rekod yang tidak seimbang. Dalam senario penstriman frekuensi tinggi, kunci dinamik boleh menghalang kesesakan dan mengurangkan kebarangkalian isu sambungan, terutamanya berguna apabila mengendalikan set data yang besar.

Untuk menyelesaikan masalah dan meningkatkan kebolehpercayaan interaksi Lambda-Kinesis ini, penambahan ujian unit adalah penting. Ujian unit membolehkan anda mensimulasikan isu rangkaian yang berpotensi, mengesahkan pengekodan data dan memastikan fungsi itu boleh mengendalikan percubaan semula dengan betul. Contohnya dengan mengejek KinesisClient dalam ujian unit, anda boleh mensimulasikan julat respons daripada Kinesis, seperti tamat masa ralat atau kes kejayaan, yang membantu dalam memperhalusi pengendalian ralat dan pengurusan sambungan dalam kod Lambda. Menguji kes ralat dalam pembangunan boleh membawa kepada penggunaan yang lebih berdaya tahan, mengurangkan kemungkinan tamat masa dalam pengeluaran dan menjadikannya lebih mudah untuk mengenal pasti titik lemah dalam konfigurasi anda.