Rozwiąż problemy z wykonaniem AWS Lambda za pomocą Kotlina i GraalVM: Problem z nieskończonym wykonaniem

Rozwiązywanie problemów z AWS Lambda za pomocą Kotlina i GraalVM: dlaczego wykonywanie się nie zatrzymuje

Uruchamianie funkcji AWS Lambda w Kotlin i GraalVM może zapewnić duże korzyści w zakresie wydajności, ale mogą wystąpić nieprzewidziane trudności, takie jak nieokreślone wykonanie. Podczas pracy z natywnymi obrazami Lambda i GraalVM opartymi na Kotlinie typowym problemem jest to, że funkcja działa wiecznie pomimo otrzymania odpowiedzi.

Ten problem zwykle występuje, gdy skrypt ładowania początkowego nie obsługuje poprawnie środowiska wykonawczego, co powoduje, że funkcja pozostaje aktywna nawet po wysłaniu odpowiedzi. Błędne konfiguracje w pliku startowym lub niewłaściwe przetwarzanie odpowiedzi w kodzie funkcji są często źródłem problemu.

Programiści zajmujący się tym problemem powinni zrozumieć, w jaki sposób AWS Lambda utrzymuje cykle życia wywołań i co się dzieje, gdy środowisko wykonawcze nie otrzymuje odpowiednich sygnałów zakończenia. Może to obejmować ocenę komunikatów o błędach, takich jak „Nieprawidłowy identyfikator żądania” lub rozwiązanie problemów z konfiguracją środowiska wykonawczego.

W tym poście przyjrzymy się podstawowym przyczynom problemu nieskończonej realizacji i przedstawimy praktyczne rozwiązania, aby go naprawić. Koncentrując się na pliku startowym, logice funkcji Kotlina i ustawieniach AWS Lambda, możesz rozwiązać ten problem i upewnić się, że Lambda działa płynnie.

Jak działają skrypty Kotlin Lambda i Bootstrap

Pierwszy skrypt w przykładzie to skrypt powłoki bootstrap do uruchamiania funkcji AWS Lambda w natywnym środowisku obrazu GraalVM. Skrypt ten wykonuje wiele funkcji, w tym czeka na przychodzące żądania z AWS, przetwarza je i zwraca odpowiedź. Głównym składnikiem skryptu jest pętla, która nieustannie czeka na nowe wywołania. Używając curl do interfejsu API środowiska wykonawczego AWS Lambda, pobiera osobno zarówno nagłówki, jak i dane zdarzeń. Analiza identyfikatora żądania z nagłówków jest ważnym krokiem w procesie, ponieważ pomaga połączyć każdą odpowiedź z powiązanym żądaniem.

Rejestrowanie jest również ważną częścią skryptu. The wiadomość_loga Funkcja dostarcza istotnych informacji na różnych etapach wykonania Lambdy, takich jak oczekiwanie na wywołanie czy wykonywanie funkcji Kotlina. The handle_error Funkcja zapewnia również ważne możliwości obsługi błędów. Rejestruje problemy i wysyła szczegółowe odpowiedzi na awarie do Amazon Web Services, które zawierają komunikat o błędzie, status wyjścia i ślad stosu. W ten sposób wszelkie błędy podczas wykonywania są rozpoznawane i odpowiednio traktowane, co zapobiega cichym awariom.

Funkcja Kotlina, wykonywana przez skrypt bootstrap, przetwarza dane o zdarzeniach przesłane przez AWS Lambda. Początkowo określa, czy dane wejściowe istnieją, przed przeanalizowaniem danych zdarzenia w obiekcie JSON za pomocą Gson. Funkcja przetwarza zdarzenie i generuje odpowiedź, która jest następnie serializowana w formacie JSON. To wyjście JSON jest zapisywane w konsoli, która następnie jest przechwytywana przez skrypt ładowania początkowego i zwracana do AWS Lambda jako ostateczna odpowiedź. Warto zauważyć, że funkcja zawiera bloki try-catch do obsługi wszelkich wyjątków czasu wykonywania, które mogą pojawić się podczas wykonywania, zapewniając płynną obsługę błędów.

Aby ocenić funkcjonalność Lambdy, napisano testy jednostkowe przy użyciu frameworka testowego Kotlina. Testy te replikują różne scenariusze, takie jak wywoływanie metody z danymi wejściowymi i bez nich. Używając asercji takich jak assertEquals, możemy zapewnić, że metoda zachowuje się poprawnie. Co więcej, użycie bloku w końcu w funkcji Kotlin gwarantuje, że Lambda zakończy się prawidłowo, nawet w przypadku wyjątku. Te przypadki testowe zapewniają, że funkcja Lambda działa w różnych ustawieniach i scenariuszach wejściowych, dzięki czemu kod jest bardziej odporny i godny zaufania.

#!/bin/sh
set -euo pipefail
echo "Bootstrap script started" >&2
# Function to log messages
log_message() {
  echo "$(date): $1" >&2
}
# Function to handle errors
handle_error() {
  local exit_status=$1
  local error_message=$2
  local request_id=$3
  log_message "Error: $error_message (Exit: $exit_status)"
  ERROR_URL="http://${AWS_LAMBDA_RUNTIME_API}/2018-06-01/runtime/invocation/$request_id/error"
  ERROR="{\"errorMessage\": \"$error_message\", \"errorType\": \"RuntimeError\", \"stackTrace\": [\"Exit: $exit_status\"]}"
  curl -s -X POST "$ERROR_URL" -d "$ERROR" --header "Lambda-Runtime-Function-Error-Type: RuntimeError"
}
RUNTIME_API="http://${AWS_LAMBDA_RUNTIME_API}/2018-06-01/runtime"
while true; do
  log_message "Waiting for next invocation"
  HEADERS=$(curl -sI "${RUNTIME_API}/invocation/next")
  EVENT_DATA=$(curl -s "${RUNTIME_API}/invocation/next")
  REQUEST_ID=$(echo "$HEADERS" | grep -i Lambda-Runtime-Aws-Request-Id | cut -d' ' -f2 | tr -d'\r\n')
  if [ -z "$REQUEST_ID" ]; then
    log_message "No Request ID found, continuing..."
    continue
  fi
  log_message "Executing Kotlin Lambda"
  RESPONSE=$(./AWS-Lambda-Kotlin "$EVENT_DATA" 2>&1)
  EXIT_STATUS=$?
  if [ "$EXIT_STATUS" -ne 0 ]; then
    handle_error $EXIT_STATUS "Kotlin execution failed" "$REQUEST_ID"
    continue
  fi
  RESPONSE_URL="${RUNTIME_API}/invocation/$REQUEST_ID/response"
  curl -s -X POST "$RESPONSE_URL" -d "$RESPONSE"
  log_message "Execution complete"
  exit 0
done

fun main(args: Array<String>) {
    try {
        println("Kotlin Lambda started")
        if (args.isEmpty()) {
            println("No input received")
            return
        }
        val eventData = args[0]
        println("Event data: $eventData")
        val gson = Gson()
        val jsonEvent = gson.fromJson(eventData, JsonObject::class.java)
        val result = JsonObject()
        result.addProperty("message", "Processed successfully")
        result.add("input", jsonEvent)
        val jsonResponse = gson.toJson(result)
        println(jsonResponse)
    } catch (e: Exception) {
        val errorResponse = JsonObject()
        errorResponse.addProperty("errorMessage", e.message)
        errorResponse.addProperty("errorType", e.javaClass.simpleName)
        println(Gson().toJson(errorResponse))
    } finally {
        println("Lambda execution complete, terminating.")
    }
}

import org.junit.Test
import kotlin.test.assertEquals
class LambdaTest {
    @Test
    fun testLambdaWithValidInput() {
        val args = arrayOf("{\"key1\":\"value1\"}")
        val output = executeLambda(args)
        assertEquals("Processed successfully", output)
    }
    @Test
    fun testLambdaWithNoInput() {
        val args = arrayOf()
        val output = executeLambda(args)
        assertEquals("No input received", output)
    }
    private fun executeLambda(args: Array<String>): String {
        // Simulates running the Lambda function
        return LambdaFunction().main(args)
    }
}

Rozwiązywanie problemów związanych z przekroczeniem limitu czasu lambda i cyklem wykonywania

Zrozumienie cyklu życia wykonania Lambda jest kluczowe podczas pracy z AWS Lambda z GraalVM i Kotlinem. Podczas wdrażania natywnego obrazu GraalVM Lambda musi efektywnie obsługiwać żądania i zatrzymywać wykonywanie po wysłaniu odpowiedzi. Częstym problemem jest to, że Lambda działa wiecznie po prawidłowym udzieleniu odpowiedzi. Ten problem jest często powiązany ze skryptem startowym i sposobem zarządzania interfejsem API środowiska wykonawczego AWS podczas jego wykonywania. W szczególności skrypt musi gwarantować, że poprawnie czeka na kolejne wywołanie lub kończy działanie po podaniu ostatniej odpowiedzi.

W wielu okolicznościach ten problem występuje, gdy Identyfikator żądania nie jest prawidłowo analizowany lub obsługiwany, co skutkuje błędnym mapowaniem odpowiedzi w AWS. Jeśli Lambda nie pasuje do cykli życia żądań i odpowiedzi, AWS może zwrócić błąd, taki jak InvalidRequestID lub po prostu wylogować się po maksymalnym dozwolonym czasie wykonania. W rezultacie obsługa błędów musi być niezawodna zarówno w skrypcie startowym, jak i metodzie Kotlina. Obejmuje to wysyłanie przejrzystych dzienników, obsługę nieudanych żądań i zapewnienie, że wszystkie punkty końcowe API są prawidłowo dostępne i zarządzane podczas wykonywania.

Kolejnym ważnym elementem do rozważenia jest wdrożenie optymalizacji GraalVM. Chociaż GraalVM zapewnia wysoką wydajność wykonywania Lambd opartych na Kotlinie, należy pamiętać o kilku szczegółach, w szczególności o tym, jak natywny obraz współdziała z architekturą AWS Lambda. Optymalizacja funkcji Kotlina w celu zmniejszenia zużycia pamięci, dokładnej propagacji błędów i płynnego zamykania może znacznie zmniejszyć ryzyko napotkania nieskończonych pętli wykonawczych. Połączenie wszystkich tych najlepszych praktyk skutkuje płynniejszymi wdrożeniami i bardziej niezawodną wydajnością Lambda.