Correção de problemas de tempo limite do AWS Lambda ao adicionar registros ao Kinesis Stream

Solução de problemas de tempo limite do AWS Lambda para Kinesis Data Streams

Imagine que você está construindo um pipeline de dados em tempo real na AWS, com uma configuração que passa mensagens do SQS para uma função Lambda e, por fim, para um Kinesis Data Stream. 📨 Esse fluxo funciona perfeitamente na teoria, mas às vezes a realidade tem outros planos. Quando você está prestes a relaxar, um erro ETIMEDOUT aparece nos logs de função do Lambda.

Ver esse erro pode ser frustrante, especialmente quando você verifica as permissões e testa a função várias vezes. Na verdade, esse problema intermitente de ETIMEDOUT no stream do Kinesis geralmente acontece de forma inesperada, interrompendo seu progresso. O Lambda pode funcionar perfeitamente após uma redistribuição, mas depois falhar novamente, aparentemente sem motivo.

Em situações como essa, muitos desenvolvedores ficaram perplexos com mensagens enigmáticas como "Runtime.UnhandledPromiseRejection" e "ERR_HTTP2_STREAM_CANCEL." Quando seu código depende de processamento de dados confiável e imediato, esses problemas de tempo limite podem parecer um obstáculo.

Aqui, veremos o que causa esses tempos limite, maneiras práticas de lidar com eles e ajustes na configuração da AWS que podem ser a chave para estabilizar seu fluxo. 🛠️ Ao final, você saberá como solucionar e resolver erros de ETIMEDOUT e manter seu fluxo Lambda e Kinesis funcionando perfeitamente.

Melhorando a confiabilidade do AWS Lambda com Kinesis Stream

Os scripts JavaScript fornecidos são projetados para criar uma função eficiente do AWS Lambda que recupera mensagens de uma fila SQS e as publica em um Amazon Kinesis Data Stream. O núcleo desta solução está na capacidade da função Lambda de lidar com mensagens de forma assíncrona e, ao mesmo tempo, resolver problemas de conectividade que frequentemente resultam em ETIMEDOUT erros. Uma parte importante do script é a inicialização do Cliente Kinesis, que configura propriedades essenciais como região, contagem de novas tentativas e tempo limite de conexão. Essas configurações são críticas em uma configuração de nuvem, pois controlam a capacidade de resposta do aplicativo e por quanto tempo ele tentará se conectar antes de atingir o tempo limite. Ao definir um valor mais alto conectarTimeout ou ajustando novas tentativas, podemos ajudar a função a lidar com atrasos de rede de maneira mais eficaz.

Dentro do manipulador Lambda, o script aproveita Promessa.allSettled(), uma ferramenta inestimável ao processar várias solicitações assíncronas. Quando vários registros são processados ​​de uma só vez, é essencial garantir que cada um deles seja concluído, seja com sucesso ou com erro. Promessa.allSettled() garante que a função não interrompa o processamento se uma solicitação falhar; em vez disso, ele registra cada resultado individualmente. Esta abordagem é especialmente útil em situações onde a conectividade de rede pode ser imprevisível. Por exemplo, se um registro falhar devido a um problema de rede, mas outros forem bem-sucedidos, a função poderá registrar os registros com falha separadamente, permitindo que os desenvolvedores isolem instâncias problemáticas em vez de falhar em todo o lote de mensagens. 🛠️

O eventoprocesso A função dentro do script é modular e lida com o principal processo de transformação e envio de dados. Essa função recebe a mensagem SQS, analisa-a e codifica-a no formato de byte exigido pelo Kinesis. Aqui, o TextEncoder().encode() O método é crítico porque o Kinesis aceita apenas dados binários; JSON deve ser convertido para um formato compatível. Esta parte da função garante que o Lambda envie os dados corretamente, reduzindo a probabilidade de erros decorrentes de formatos de dados incompatíveis. A função também usa uma função de gerador de chave de partição personalizada, que distribui registros entre os fragmentos do stream do Kinesis. Ao usar chaves de partição dinâmicas (como chaves aleatórias), o script minimiza as chances de atingir o mesmo fragmento repetidamente, o que pode evitar “fragmentos quentes” que levam a gargalos.

Por último, para garantir que esta configuração funcione corretamente em vários cenários, os scripts incorporam testes unitários usando Jest. Os testes de unidade permitem simular o comportamento do cliente Kinesis sem a necessidade de recursos ativos da AWS, oferecendo uma maneira confiável de testar a capacidade do Lambda de lidar com tempos limite ou problemas de conversão de dados em um ambiente controlado. Por exemplo, se o cliente Kinesis não conseguir se conectar, as simulações do Jest poderão simular um erro de tempo limite, verificando se o tratamento de erros dentro eventoprocesso funciona como pretendido. Essa estratégia permite uma validação robusta, garantindo que o Lambda seja confiável em diversas condições de rede. 🧪 Com esses elementos combinados, a função Lambda pode lidar com dados do SQS para o Kinesis com eficiência, minimizando tempos limite e outros erros comuns de streaming.

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');
  });
});

Noções básicas sobre erros de tempo limite em integrações AWS Lambda-Kinesis

Erros de tempo limite como ETIMEDOUT nas funções do AWS Lambda muitas vezes pode ser frustrante, especialmente em integrações que envolvem streaming de dados com o Amazon Kinesis. Na maioria dos casos, esses erros ocorrem porque a função Lambda excede os limites de tempo de conexão de rede, normalmente durante um KinesisClient solicitar. As configurações padrão no Lambda nem sempre acomodam esses tipos de solicitações de rede, principalmente ao lidar com fluxos de alto rendimento ou grandes quantidades de dados. Por exemplo, ajustar o connectTimeout ou maxRetries As configurações podem ajudar a mitigar esse problema, permitindo ao Lambda mais tempo para tentar uma conexão bem-sucedida com o Kinesis. Este tipo de otimização é muitas vezes necessária em cenários com latência de rede variável ou sob alta demanda. 🛠️

Outro aspecto importante na redução de erros de tempo limite é o gerenciamento eficaz da codificação e do particionamento de dados. O AWS Kinesis requer dados em formato binário, o que pode ser obtido por meio de TextEncoder().encode(). Essa transformação garante compatibilidade e agilização da transferência de dados para o Kinesis. Além disso, o gerenciamento cuidadoso das chaves de partição é crucial. Usar uma chave de partição consistente ou gerada dinamicamente ajuda a distribuir os dados uniformemente entre os fragmentos do Kinesis, evitando "fragmentos ativos", que são fragmentos que recebem um número desproporcional de registros. Em cenários de streaming de alta frequência, as chaves dinâmicas podem evitar gargalos e reduzir a probabilidade de problemas de conectividade, o que é particularmente útil ao lidar com grandes conjuntos de dados.

Para solucionar problemas e melhorar a confiabilidade dessas interações Lambda-Kinesis, adicionar testes unitários é essencial. Os testes de unidade permitem simular possíveis problemas de rede, validar a codificação de dados e garantir que a função possa lidar com novas tentativas corretamente. Por exemplo, zombando KinesisClient em testes unitários, você pode simular uma série de respostas do Kinesis, como tempo esgotado erros ou casos de sucesso, o que ajuda no ajuste fino do tratamento de erros e gerenciamento de conexões dentro do código Lambda. Testar esses casos de erro no desenvolvimento pode levar a uma implantação mais resiliente, reduzindo a probabilidade de tempos limite na produção e facilitando a identificação de pontos fracos na sua configuração.