Kotlin ve GraalVM ile AWS Lambda Yürütme Sorunlarını Çözme: Sonsuz Yürütme Sorunu

AWS Lambda'da Kotlin ve GraalVM ile Sorun Giderme: Yürütme Neden Durmuyor?

AWS Lambda işlevlerini Kotlin ve GraalVM'de çalıştırmak büyük performans avantajları sağlayabilir ancak süresiz yürütme gibi öngörülemeyen zorluklar ortaya çıkabilir. Kotlin tabanlı Lambda ve GraalVM yerel görselleriyle çalışırken karşılaşılan tipik sorunlardan biri, yanıt alınmasına rağmen işlevin sonsuza kadar çalışmasıdır.

Bu sorun genellikle önyükleme komut dosyasının çalışma zamanı ortamını doğru şekilde işleyememesi ve işlevin bir yanıt gönderdikten sonra bile etkin kalmasına neden olması durumunda ortaya çıkar. Önyükleme dosyasındaki yanlış yapılandırmalar veya işlev kodundaki uygunsuz yanıt işleme genellikle sorunun kaynağıdır.

Bu sorunla ilgilenen geliştiriciler, AWS Lambda'nın çağrı yaşam döngülerini nasıl sürdürdüğünü ve yürütme ortamı uygun sonlandırma sinyallerini alamadığında ne olacağını anlamalıdır. Bu, 'Geçersiz İstek Kimliği' gibi hata mesajlarının değerlendirilmesini veya çalışma zamanı kurulumuyla ilgili sorunların ele alınmasını gerektirebilir.

Bu yazıda sonsuz yürütme sorununun temel nedenlerine bakacağız ve sorunu çözmek için pratik çözümler sunacağız. Bootstrap dosyasına, Kotlin fonksiyon mantığına ve AWS Lambda ayarlarına odaklanarak bu sorunu çözebilir ve Lambda'nın sorunsuz çalışmasını sağlayabilirsiniz.

Kotlin Lambda ve Bootstrap Scriptleri Nasıl Çalışır?

Örnekteki ilk komut dosyası, AWS Lambda işlevini GraalVM yerel görüntü ortamında çalıştırmaya yönelik bir bootstrap kabuk komut dosyasıdır. Bu komut dosyası, AWS'den gelen istekleri beklemek, bunları işlemek ve yanıtı döndürmek dahil çok sayıda işlevi gerçekleştirir. Sürekli olarak yeni çağrıları bekleyen döngü, betiğin ana bileşenidir. AWS Lambda'nın çalışma zamanı API'si ile arayüz oluşturmak için curl'u kullanarak hem başlıkları hem de olay verilerini ayrı ayrı alır. İstek kimliğinin başlıklardan ayrıştırılması, her yanıtın ilgili isteğe bağlanmasına yardımcı olduğundan süreçte önemli bir adımdır.

Günlüğe kaydetme aynı zamanda betiğin önemli bir parçasıdır. log_message işlevi, bir çağrının beklenmesi veya Kotlin işlevinin yürütülmesi gibi Lambda yürütmesinin çeşitli aşamalarında ilgili bilgileri sağlar. tanıtıcı_hata işlevi aynı zamanda önemli hata işleme yetenekleri de sağlar. Sorunları günlüğe kaydeder ve hata mesajını, çıkış durumunu ve yığın izlemeyi içeren ayrıntılı arıza yanıtlarını Amazon Web Services'e gönderir. Bu şekilde, yürütme sırasındaki hatalar fark edilir ve uygun şekilde ele alınır, böylece sessiz hatalar önlenir.

Bootstrap betiği tarafından yürütülen Kotlin işlevi, AWS Lambda tarafından gönderilen olay verilerini işler. Olay verilerini Gson kullanarak bir JSON nesnesine ayrıştırmadan önce başlangıçta girişin var olup olmadığını belirler. İşlev, olayı işler ve daha sonra JSON formatında serileştirilen bir yanıt üretir. Bu JSON çıktısı konsola yazılır ve daha sonra önyükleme betiği tarafından yakalanır ve son yanıt olarak AWS Lambda'ya döndürülür. İşlev, özellikle yürütme sırasında ortaya çıkabilecek çalışma zamanı istisnalarını ele almak için try-catch bloklarını içerir ve böylece hataların sorunsuz işlenmesini sağlar.

Lambda'nın işlevselliğini değerlendirmek için Kotlin'in test çerçevesi kullanılarak birim testleri yazılmıştır. Bu testler, yöntemin girdi ile ve girdi olmadan çağrılması gibi çeşitli senaryoları çoğaltır. assertEquals gibi iddiaları kullanarak yöntemin doğru davrandığından emin olabiliriz. Ayrıca Kotlin fonksiyonu içerisinde finally bloğunun kullanılması, istisnai durumlarda bile Lambda'nın temiz bir şekilde çıkmasını sağlar. Bu test senaryoları, Lambda işlevinin çeşitli ayarlarda ve giriş senaryolarında çalışmasını sağlayarak kodun daha dayanıklı ve güvenilir olmasını sağlar.

#!/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)
    }
}

Lambda Zaman Aşımı ve Yürütme Yaşam Döngüsü Sorunlarını Çözme

Lambda yürütme yaşam döngüsünü anlamak, GraalVM ve Kotlin ile AWS Lambda ile çalışırken çok önemlidir. Bir GraalVM yerel görüntüsünü dağıtırken Lambda'nın istekleri verimli bir şekilde işlemesi ve yanıt gönderildikten sonra yürütmeyi durdurması gerekir. Yaygın sorunlardan biri, Lambda'nın düzgün bir yanıt verdikten sonra sonsuza kadar çalışmasıdır. Bu sorun sıklıkla önyükleme komut dosyasına ve yürütme sırasında AWS çalışma zamanı API'sinin nasıl yönetildiğine kadar takip edilir. Spesifik olarak, komut dosyası bir sonraki çağrıyı veya son yanıtı verdikten sonra çıkmayı doğru şekilde beklediğini garanti etmelidir.

Çoğu durumda bu sorun, İstek Kimliği düzgün şekilde ayrıştırılmadığında veya işlenmediğinde ortaya çıkar ve AWS'de hatalı yanıt eşlemeyle sonuçlanır. Lambda istek ve yanıt yaşam döngülerini eşleştiremezse AWS, InvalidRequestID gibi bir hata döndürebilir veya izin verilen maksimum yürütme süresinden sonra zaman aşımına uğrayabilir. Sonuç olarak hem bootstrap betiğinde hem de Kotlin yönteminde hata işlemenin sağlam olması gerekir. Bu, net günlüklerin gönderilmesini, başarısız isteklerin ele alınmasını ve tüm API uç noktalarının yürütme sırasında doğru şekilde erişilebilir olmasını ve yönetilmesini sağlamayı içerir.

Dikkate alınması gereken bir diğer önemli unsur GraalVM optimizasyonlarının uygulanmasıdır. GraalVM, Kotlin tabanlı Lambda'lar için yüksek performanslı yürütme sağlarken, özellikle yerel görüntünün AWS Lambda mimarisiyle nasıl etkileşime girdiği gibi dikkat edilmesi gereken birkaç ayrıntı vardır. Bellek kullanımını, doğru hata yayılımını ve düzgün kapatmayı azaltmak için Kotlin işlevini optimize etmek, sonsuz yürütme döngüleriyle karşılaşma olasılığını önemli ölçüde azaltabilir. Tüm bu en iyi uygulamaların bir araya getirilmesi, daha sorunsuz dağıtımlara ve daha güvenilir Lambda performansına yol açar.