AWS Lambda-time-outproblemen oplossen bij het toevoegen van records aan Kinesis Stream

Problemen oplossen met AWS Lambda-time-outs voor Kinesis-gegevensstromen

Stel je voor dat je een realtime datapijplijn bouwt op AWS, met een opstelling die berichten van SQS doorgeeft aan een Lambda-functie en uiteindelijk aan een Kinesis Data Stream. 📨 Deze flow werkt in theorie naadloos, maar soms heeft de werkelijkheid andere plannen. Net wanneer u op het punt staat te ontspannen, verschijnt er een ETIMEDOUT-fout in uw Lambda-functielogboeken.

Het kan frustrerend zijn om deze fout te zien, vooral als u de machtigingen heeft geverifieerd en de functie meerdere keren heeft getest. In feite gebeurt dit periodieke ETIMEDOUT-probleem in de Kinesis-stream meestal onverwachts, waardoor uw voortgang wordt stopgezet. De Lambda werkt misschien perfect na een herschikking, maar faalt dan opnieuw, schijnbaar zonder reden.

In situaties als deze worden veel ontwikkelaars gehinderd door cryptische berichten zoals "Runtime.UnhandledPromiseRejection" en "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL." Wanneer uw code afhankelijk is van betrouwbare en onmiddellijke gegevensverwerking, kunnen deze time-outproblemen aanvoelen als een wegversperring.

Hier bespreken we de oorzaken van deze time-outs, praktische manieren om ermee om te gaan en aanpassingen in uw AWS-configuratie die misschien wel de sleutel zijn tot het stabiliseren van uw stream. 🛠️ Aan het einde weet u hoe u ETIMEDOUT-fouten kunt oplossen en oplossen en hoe u uw Lambda- en Kinesis-stroom soepel kunt laten verlopen.

Verbetering van de AWS Lambda-betrouwbaarheid met Kinesis Stream

De meegeleverde JavaScript-scripts zijn ontworpen om een ​​efficiënte AWS Lambda-functie te creëren die berichten ophaalt uit een SQS-wachtrij en deze vervolgens publiceert naar een Amazon Kinesis Data Stream. De kern van deze oplossing ligt in het vermogen van de Lambda-functie om berichten asynchroon af te handelen en tegelijkertijd verbindingsproblemen aan te pakken die vaak resulteren in ETIMEDOUT fouten. Een belangrijk onderdeel van het script is de initialisatie van het KinesisClient, waarmee essentiële eigenschappen zoals regio, aantal nieuwe pogingen en time-out van de verbinding worden geconfigureerd. Deze configuraties zijn van cruciaal belang in een cloudconfiguratie, omdat ze de reactiesnelheid van de applicatie bepalen en hoe lang deze zal proberen verbinding te maken voordat er een time-out optreedt. Door een hogere in te stellen connectTime-out of door nieuwe pogingen aan te passen, kunnen we de functie helpen netwerkvertragingen effectiever af te handelen.

Binnen de Lambda-handler maakt het script gebruik van Promise.allSettled(), een hulpmiddel van onschatbare waarde bij het verwerken van meerdere asynchrone verzoeken. Wanneer meerdere records tegelijk worden verwerkt, is het essentieel om ervoor te zorgen dat elke record wordt voltooid, ongeacht of deze met succes of met een fout wordt voltooid. Promise.allSettled() zorgt ervoor dat de functie niet stopt met verwerken als een verzoek mislukt; in plaats daarvan registreert het elk resultaat afzonderlijk. Deze aanpak is vooral handig in situaties waarin de netwerkconnectiviteit onvoorspelbaar kan zijn. Als bijvoorbeeld één record mislukt vanwege een netwerkprobleem, maar andere wel slagen, kan de functie de mislukte records afzonderlijk registreren, waardoor ontwikkelaars probleeminstanties kunnen isoleren in plaats van dat de hele batch berichten mislukt. 🛠️

De procesGebeurtenis De functie binnen het script is modulair en verzorgt het belangrijkste gegevenstransformatie- en verzendproces. Deze functie neemt het SQS-bericht op, parseert het en codeert het in het byteformaat dat Kinesis vereist. Hier, de TextEncoder().encode() methode is van cruciaal belang omdat Kinesis alleen binaire gegevens accepteert; JSON moet worden geconverteerd naar een compatibel formaat. Dit deel van de functie zorgt ervoor dat de Lambda gegevens correct verzendt, waardoor de kans op fouten als gevolg van niet-overeenkomende gegevensformaten wordt verkleind. De functie maakt ook gebruik van een aangepaste functie voor het genereren van partitiesleutels, die records verdeelt over de shards van de Kinesis-stream. Door dynamische partitiesleutels (zoals willekeurige sleutels) te gebruiken, minimaliseert het script de kans dat dezelfde shard herhaaldelijk wordt geraakt, waardoor ‘hot shards’ kunnen worden voorkomen die tot knelpunten leiden.

Ten slotte zijn de scripts opgenomen om ervoor te zorgen dat deze installatie correct functioneert in verschillende scenario's unit testen met behulp van Jest. Unit-tests maken het mogelijk om het gedrag van de Kinesis-client te simuleren zonder dat er live AWS-bronnen nodig zijn, wat een betrouwbare manier is om het vermogen van de Lambda te testen om time-outs of gegevensconversieproblemen in een gecontroleerde omgeving op te lossen. Als de Kinesis-client bijvoorbeeld geen verbinding kan maken, kan Jest Mocks een time-outfout simuleren, waarbij wordt gecontroleerd of de foutafhandeling binnen procesGebeurtenis werkt zoals bedoeld. Deze strategie maakt robuuste validatie mogelijk en zorgt ervoor dat de Lambda betrouwbaar is onder meerdere netwerkomstandigheden. 🧪 Met deze elementen gecombineerd kan de Lambda-functie gegevens van SQS naar Kinesis efficiënt verwerken en tegelijkertijd time-outs en andere veelvoorkomende streamingfouten minimaliseren.

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');
  });
});

Time-outfouten in AWS Lambda-Kinesis-integraties begrijpen

Time-outfouten zoals ETIMEDOUT in AWS kunnen Lambda-functies vaak frustrerend zijn, vooral bij integraties waarbij datastreaming met Amazon Kinesis betrokken is. In de meeste gevallen treden deze fouten op doordat de Lambda-functie de tijdslimieten voor de netwerkverbinding overschrijdt, meestal tijdens een KinesisClient verzoek. De standaardinstellingen in Lambda zijn mogelijk niet altijd geschikt voor dit soort netwerkverzoeken, vooral als het gaat om stromen met hoge doorvoer of grote hoeveelheden gegevens. Bijvoorbeeld het aanpassen van de connectTimeout of maxRetries configuraties kunnen dit probleem helpen verhelpen, waardoor de Lambda meer tijd krijgt om een ​​succesvolle verbinding met Kinesis te proberen. Dit soort optimalisatie is vaak nodig in scenario's met variabele netwerklatentie of onder grote vraag. 🛠️

Een ander belangrijk aspect bij het terugdringen van time-outfouten is het effectief beheren van gegevenscodering en -partitionering. AWS Kinesis vereist gegevens in binair formaat, wat kan worden bereikt via TextEncoder().encode(). Deze transformatie zorgt voor compatibiliteit en stroomlijning van de gegevensoverdracht naar Kinesis. Bovendien is doordacht partitiesleutelbeheer van cruciaal belang. Door een consistente of dynamisch gegenereerde partitiesleutel te gebruiken, kunnen gegevens gelijkmatig over Kinesis-shards worden verdeeld, waardoor 'hot shards' worden vermeden. Dit zijn shards die een onevenredig groot aantal records ontvangen. In hoogfrequente streamingscenario's kunnen dynamische sleutels knelpunten voorkomen en de kans op verbindingsproblemen verkleinen, wat vooral handig is bij het verwerken van grote datasets.

Om problemen met deze Lambda-Kinesis-interacties op te lossen en de betrouwbaarheid ervan te verbeteren, is het toevoegen van unit-tests essentieel. Met eenheidstests kunt u potentiële netwerkproblemen simuleren, gegevenscodering valideren en ervoor zorgen dat de functie nieuwe pogingen correct kan afhandelen. Bijvoorbeeld door te spotten KinesisClient in unit-tests kunt u een reeks reacties van Kinesis simuleren, zoals time-out fouten of succesgevallen, wat helpt bij het afstemmen van foutafhandeling en verbindingsbeheer binnen de Lambda-code. Het testen op dergelijke foutgevallen tijdens de ontwikkeling kan leiden tot een veerkrachtiger implementatie, waardoor de kans op time-outs in de productie wordt verkleind en het gemakkelijker wordt om zwakke punten in uw configuratie te identificeren.