Вирішіть проблеми з виконанням AWS Lambda за допомогою Kotlin і GraalVM: проблема нескінченного виконання

Усунення несправностей AWS Lambda з Kotlin і GraalVM: чому виконання не зупиняється

Запуск функцій AWS Lambda у Kotlin і GraalVM може забезпечити значні переваги продуктивності, але можуть виникнути непередбачені труднощі, наприклад безстрокове виконання. Під час роботи з нативними образами Lambda та GraalVM на основі Kotlin типовою проблемою є те, що функція працює вічно, незважаючи на отримання відповіді.

Ця проблема зазвичай виникає, коли початковий сценарій не справляється з середовищем виконання належним чином, через що функція залишається активною навіть після надсилання відповіді. Джерелом проблеми часто є неправильні конфігурації у файлі початкового завантаження або невідповідна обробка відповіді в коді функції.

Розробники, які займаються цією проблемою, повинні розуміти, як AWS Lambda підтримує життєві цикли викликів і що відбувається, коли середовище виконання не отримує належних сигналів завершення. Це може спричинити оцінку повідомлень про помилку, наприклад «Недійсний ідентифікатор запиту», або вирішення проблем із налаштуванням середовища виконання.

У цій публікації ми розглянемо основні причини проблеми нескінченного виконання та представимо практичні рішення для її вирішення. Зосередившись на файлі початкового завантаження, логіці функції Kotlin і налаштуваннях AWS Lambda, ви можете вирішити цю проблему та забезпечити безперебійну роботу Lambda.

Як працюють сценарії Kotlin Lambda та Bootstrap

Перший сценарій у зразку — це сценарій оболонки bootstrap для запуску функції AWS Lambda у середовищі рідного образу GraalVM. Цей скрипт виконує численні функції, включаючи очікування вхідних запитів від AWS, їх обробку та повернення відповіді. Цикл, який безперервно чекає нових викликів, є основним компонентом сценарію. Використовуючи curl для взаємодії з API середовища виконання AWS Lambda, він отримує як заголовки, так і дані подій окремо. Розбір ідентифікатора запиту із заголовків є важливим кроком у процесі, оскільки він допомагає пов’язати кожну відповідь із пов’язаним запитом.

Ведення журналу також є важливою частиною сценарію. The log_message Функція надає відповідну інформацію на різних етапах виконання Lambda, наприклад, очікування виклику або виконання функції Kotlin. The handle_error функція також надає важливі можливості обробки помилок. Він реєструє проблеми та надсилає докладні відповіді про помилки в Amazon Web Services, які включають повідомлення про помилку, статус виходу та трасування стека. Таким чином, будь-які помилки під час виконання розпізнаються та обробляються належним чином, запобігаючи тихим помилкам.

Функція Kotlin, яка виконується скриптом початкового завантаження, обробляє дані подій, надіслані AWS Lambda. Спочатку він визначає, чи існує вхідний сигнал, перш ніж аналізувати дані події в об’єкт JSON за допомогою Gson. Функція обробляє подію та генерує відповідь, яка потім серіалізується у форматі JSON. Цей вивід JSON записується на консоль, який потім фіксується початковим сценарієм і повертається до AWS Lambda як остаточна відповідь. Примітно, що функція містить блоки try-catch для обробки будь-яких винятків під час виконання, які можуть виникнути під час виконання, забезпечуючи плавну обробку помилок.

Щоб оцінити функціональність Lambda, модульні тести були написані з використанням інфраструктури тестування Kotlin. Ці тести відтворюють різні сценарії, такі як виклик методу з і без введення. Використовуючи такі твердження, як assertEquals, ми можемо переконатися, що метод поводиться правильно. Більше того, використання блоку finally у функції Kotlin гарантує, що Lambda завершиться чисто, навіть у випадку винятку. Ці тестові випадки гарантують, що функція Lambda працює в різних налаштуваннях і сценаріях введення, роблячи код більш стійким і надійним.

#!/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)
    }
}

Вирішення проблем з тайм-аутом Lambda та життєвим циклом виконання

Розуміння життєвого циклу виконання Lambda має вирішальне значення під час роботи з AWS Lambda з GraalVM і Kotlin. Під час розгортання рідного образу GraalVM Lambda має ефективно обробляти запити та зупиняти виконання після надсилання відповіді. Однією з поширених проблем є те, що лямбда працює вічно після належної відповіді. Ця проблема часто відстежується у сценарії початкового завантаження та в тому, як API середовища виконання AWS керується під час виконання. Зокрема, сценарій повинен гарантувати, що він правильно чекає наступного виклику або завершує роботу після надання останньої відповіді.

У багатьох випадках ця проблема виникає, коли Ідентифікатор запиту не аналізується або не обробляється належним чином, що призводить до помилкового відображення відповіді в AWS. Якщо лямбда не відповідає життєвим циклам запиту та відповіді, AWS може повернути помилку, наприклад InvalidRequestID, або просто припинити роботу після максимально допустимого часу виконання. Як наслідок, обробка помилок має бути надійною як у початковому сценарії, так і в методі Kotlin. Це включає надсилання чистих журналів, обробку невдалих запитів і забезпечення правильного доступу до всіх кінцевих точок API та керування ними під час виконання.

Ще один важливий елемент, який слід розглянути, це реалізація оптимізації GraalVM. Незважаючи на те, що GraalVM забезпечує високоефективне виконання лямбда-систем на основі Kotlin, є кілька деталей, про які слід знати, зокрема, як нативне зображення взаємодіє з архітектурою AWS Lambda. Оптимізація функції Kotlin для зменшення використання пам’яті, точного розповсюдження помилок і плавного завершення роботи може значно зменшити ймовірність виникнення нескінченних циклів виконання. Поєднання всіх цих найкращих практик призводить до більш плавного розгортання та більш надійної продуктивності Lambda.