Lös AWS Lambda Execution Issues med Kotlin och GraalVM: Infinite Execution Problem

Felsökning av AWS Lambda med Kotlin och GraalVM: Varför exekveringen inte slutar

Att köra AWS Lambda-funktioner i Kotlin och GraalVM kan ge stora prestandafördelar, men oförutsedda svårigheter, som exekvering på obestämd tid, kan uppstå. När man arbetar med Kotlin-baserade Lambda och GraalVM inbyggda bilder är ett typiskt problem att funktionen körs för alltid trots att man får ett svar.

Det här problemet uppstår vanligtvis när bootstrap-skriptet inte hanterar runtime-miljön korrekt, vilket leder till att funktionen förblir aktiv även efter att ett svar har skickats. Felkonfigurationer i bootstrap-filen eller olämplig svarsbehandling i funktionskoden är ofta orsaken till problemet.

Utvecklare som hanterar det här problemet bör förstå hur AWS Lambda upprätthåller anropslivscykler och vad som händer när exekveringsmiljön inte får de korrekta avslutningssignalerna. Detta kan innebära att utvärdera felmeddelanden som "Ogiltigt begärande-ID" eller åtgärda problem med runtime-installationen.

I det här inlägget kommer vi att titta på de grundläggande orsakerna till det oändliga exekveringsproblemet och presentera praktiska lösningar för att åtgärda det. Genom att fokusera på bootstrap-filen, Kotlin-funktionslogik och AWS Lambda-inställningar kan du lösa det här problemet och säkerställa att Lambda fungerar smidigt.

Hur Kotlin Lambda- och Bootstrap-skript fungerar

Det första skriptet i provet är ett bootstrap-skalskript för att köra AWS Lambda-funktionen i en inbyggd GraalVM-bildmiljö. Det här skriptet utför många funktioner, inklusive att vänta på inkommande förfrågningar från AWS, bearbeta dem och returnera svaret. Slingan, som ständigt väntar på nya anrop, är manusets huvudkomponent. Genom att använda curl för gränssnitt med AWS Lambdas runtime API, får den både headers och händelsedata individuellt. Att analysera begäran-ID från rubrikerna är ett viktigt steg i processen eftersom det hjälper till att koppla varje svar till den associerade begäran.

Loggning är också en viktig del av manuset. De log_message funktionen tillhandahåller relevant information vid olika stadier av Lambda-exekveringen, som att vänta på en anrop eller exekvera Kotlin-funktionen. De handle_error funktionen ger också viktiga felhanteringsmöjligheter. Den loggar problem och skickar detaljerade felsvar till Amazon Web Services, som inkluderar felmeddelandet, utgångsstatus och stackspårning. På så sätt identifieras och behandlas eventuella fel under körningen på lämpligt sätt, vilket förhindrar tysta fel.

Kotlin-funktionen, som exekveras av bootstrap-skriptet, bearbetar händelsedata som skickas av AWS Lambda. Den avgör initialt om indata finns innan händelsedata analyseras till ett JSON-objekt med Gson. Funktionen bearbetar händelsen och genererar ett svar, som sedan serialiseras i JSON-format. Denna JSON-utgång skrivs till konsolen, som sedan fångas upp av bootstrap-skriptet och returneras till AWS Lambda som det slutliga svaret. Speciellt inkluderar funktionen try-catch-block för att hantera eventuella runtime-undantag som kan uppstå under körning, vilket säkerställer smidig felhantering.

För att utvärdera Lambdans funktionalitet skrevs enhetstester med hjälp av Kotlins testramverk. Dessa tester replikerar olika scenarier, som att anropa metoden med och utan input. Genom att använda påståenden som assertEquals kan vi säkerställa att metoden fungerar korrekt. Dessutom säkerställer användningen av ett äntligen-block i Kotlin-funktionen att Lambdan kommer ut rent, även i händelse av ett undantag. Dessa testfall säkerställer att Lambda-funktionen fungerar i en mängd olika inställningar och inmatningsscenarier, vilket gör koden mer motståndskraftig och pålitlig.

#!/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)
    }
}

Lösa problem med Lambda Timeout och Execution Lifecycle

Att förstå Lambdas exekveringslivscykel är avgörande när man arbetar med AWS Lambda med GraalVM och Kotlin. När du distribuerar en inbyggd GraalVM-bild måste Lambda:n effektivt hantera förfrågningar och stoppa exekvering när svaret har skickats. Ett vanligt problem är att Lambda körs för alltid efter att ha gett ett korrekt svar. Det här problemet spåras ofta tillbaka till bootstrap-skriptet och hur AWS runtime API hanteras under körning. Specifikt måste skriptet garantera att det väntar korrekt på nästa anrop eller avslutas efter att det sista svaret har getts.

I många fall uppstår det här problemet när Request ID inte analyseras eller hanteras korrekt, vilket resulterar i felaktig responsmappning i AWS. Om Lambdan inte matchar förfrågnings- och svarslivscyklerna kan AWS returnera ett fel som InvalidRequestID eller helt enkelt slå ut efter den maximalt tillåtna exekveringstiden. Som ett resultat måste felhanteringen vara robust i både bootstrap-skriptet och Kotlin-metoden. Detta inkluderar att skicka tydliga loggar, hantera misslyckade förfrågningar och säkerställa att alla API-slutpunkter är korrekt åtkomliga och hanterade under körning.

Ett annat viktigt element att överväga är implementeringen av GraalVM-optimeringar. Medan GraalVM tillhandahåller högpresterande exekvering för Kotlin-baserade Lambdas, finns det flera detaljer att vara medveten om, särskilt hur den ursprungliga bilden interagerar med AWS Lambda-arkitekturen. Att optimera Kotlin-funktionen för att minska minnesanvändningen, korrekt felspridning och graciös avstängning kan avsevärt minska möjligheten att stöta på oändliga exekveringsslingor. Att kombinera alla dessa bästa metoder resulterar i smidigare driftsättningar och mer pålitlig Lambdaprestanda.