Решение проблем с выполнением AWS Lambda с помощью Kotlin и GraalVM: проблема бесконечного выполнения

Устранение неполадок AWS Lambda с помощью Kotlin и GraalVM: почему выполнение не останавливается

Выполнение функций AWS Lambda в Kotlin и GraalVM может обеспечить значительный выигрыш в производительности, но могут возникнуть непредвиденные трудности, такие как неопределенное выполнение. При работе с собственными образами Lambda и GraalVM на основе Kotlin типичная проблема заключается в том, что функция работает вечно, несмотря на получение ответа.

Эта проблема обычно возникает, когда сценарий начальной загрузки не может правильно обрабатывать среду выполнения, в результате чего функция остается активной даже после отправки ответа. Неправильные конфигурации в файле начальной загрузки или неправильная обработка ответов в коде функции часто являются источником проблемы.

Разработчики, занимающиеся этой проблемой, должны понимать, как AWS Lambda поддерживает жизненные циклы вызовов и что происходит, когда среда выполнения не получает надлежащих сигналов завершения. Это может повлечь за собой оценку сообщений об ошибках, таких как «Неверный идентификатор запроса», или устранение проблем с настройкой среды выполнения.

В этом посте мы рассмотрим фундаментальные причины проблемы бесконечного выполнения и представим практические решения для ее устранения. Сосредоточив внимание на файле начальной загрузки, логике функций Kotlin и настройках AWS Lambda, вы можете решить эту проблему и обеспечить бесперебойную работу Lambda.

Как работают лямбда-скрипты Kotlin и сценарии начальной загрузки

Первый скрипт в примере — это сценарий оболочки bootstrap для запуска функции AWS Lambda в собственной среде образов GraalVM. Этот скрипт выполняет множество функций, включая ожидание входящих запросов от AWS, их обработку и возврат ответа. Цикл, который постоянно ожидает новых вызовов, является основным компонентом сценария. Используя Curl для взаимодействия с API среды выполнения AWS Lambda, он получает как заголовки, так и данные о событиях по отдельности. Анализ идентификатора запроса из заголовков — важный шаг в процессе, поскольку он помогает связать каждый ответ с соответствующим запросом.

Ведение журнала также является важной частью сценария. log_message Функция предоставляет соответствующую информацию на различных этапах выполнения Lambda, например, при ожидании вызова или выполнении функции Kotlin. handle_error Функция также предоставляет важные возможности обработки ошибок. Он регистрирует проблемы и отправляет подробные ответы об ошибках в Amazon Web Services, которые включают сообщение об ошибке, статус завершения и трассировку стека. Таким образом, любые ошибки во время выполнения распознаются и обрабатываются соответствующим образом, предотвращая сбои без уведомления.

Функция Kotlin, выполняемая загрузочным скриптом, обрабатывает данные о событиях, отправленные AWS Lambda. Сначала он определяет, существуют ли входные данные, прежде чем анализировать данные события в объект JSON с помощью Gson. Функция обрабатывает событие и генерирует ответ, который затем сериализуется в формате JSON. Этот вывод JSON записывается на консоль, который затем захватывается сценарием начальной загрузки и возвращается в AWS Lambda в качестве окончательного ответа. Примечательно, что функция включает в себя блоки try-catch для обработки любых исключений во время выполнения, которые могут возникнуть во время выполнения, обеспечивая плавную обработку ошибок.

Чтобы оценить функциональность Lambda, были написаны модульные тесты с использованием среды тестирования Kotlin. Эти тесты воспроизводят различные сценарии, такие как вызов метода с входными данными и без них. Используя утверждения, такие как assertEquals, мы можем гарантировать правильное поведение метода. Более того, использование блока finally в функции Kotlin гарантирует корректный выход Lambda даже в случае исключения. Эти тестовые примеры гарантируют, что функция Lambda работает в различных настройках и сценариях ввода, что делает код более устойчивым и заслуживающим доверия.

#!/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)
    }
}

Решение проблем с тайм-аутом Lambda и жизненным циклом выполнения

Понимание жизненного цикла выполнения Lambda имеет решающее значение при работе с AWS Lambda с GraalVM и Kotlin. При развертывании собственного образа GraalVM Lambda должна эффективно обрабатывать запросы и останавливать выполнение после отправки ответа. Одна из распространенных проблем заключается в том, что Lambda работает вечно после правильного ответа. Эта проблема часто связана с загрузочным сценарием и тем, как API среды выполнения AWS управляется во время выполнения. В частности, сценарий должен гарантировать, что он правильно ожидает следующего вызова или завершает работу после предоставления последнего ответа.

Во многих случаях эта проблема возникает, когда Идентификатор запроса не анализируется и не обрабатывается должным образом, что приводит к ошибочному сопоставлению ответов в AWS. Если Lambda не соответствует жизненным циклам запроса и ответа, AWS может вернуть ошибку, например InvalidRequestID, или просто завершить работу по истечении максимально допустимого времени выполнения. В результате обработка ошибок должна быть надежной как в сценарии начальной загрузки, так и в методе Kotlin. Это включает в себя отправку чистых журналов, обработку неудачных запросов и обеспечение правильного доступа ко всем конечным точкам API и управления ими во время выполнения.

Еще одним важным элементом, который следует учитывать, является реализация оптимизации GraalVM. Несмотря на то, что GraalVM обеспечивает высокопроизводительное выполнение Lambda на основе Kotlin, необходимо учитывать несколько деталей, в частности, как собственный образ взаимодействует с архитектурой AWS Lambda. Оптимизация функции Kotlin для уменьшения использования памяти, точного распространения ошибок и плавного завершения работы может значительно уменьшить вероятность возникновения бесконечных циклов выполнения. Сочетание всех этих лучших практик обеспечивает более плавное развертывание и более надежную работу Lambda.