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Wie Lambda Datensätze aus Stream- und warteschlangenbasierten Ereignisquellen verarbeitet

Eine Ereignisquellenzuordnung ist eine Lambda-Ressource, die Elemente aus stream- und warteschlangenbasierten Diensten liest und eine Funktion mit Datensatzstapeln aufruft. Die folgenden Dienste verwenden Ereignisquellenzuordnungen, um Lambda-Funktionen aufzurufen:

Wie unterscheiden sich Zuordnungen von Ereignisquellen von direkten Triggern

Einige AWS Dienste können Lambda-Funktionen mithilfe von Triggern direkt aufrufen. Diese Dienste leiten Ereignisse an Lambda weiter, und die Funktion wird sofort aufgerufen, wenn das angegebene Ereignis eintritt. Trigger eignen sich für diskrete Ereignisse und die Verarbeitung in Echtzeit. Wenn Sie mit der Lambda-Konsole einen Trigger erstellen, interagiert die Konsole mit dem entsprechenden AWS Dienst, um die Ereignisbenachrichtigung für diesen Dienst zu konfigurieren. Der Trigger wird tatsächlich von dem Dienst gespeichert und verwaltet, der die Ereignisse generiert, nicht von Lambda. Hier sind einige Beispiele für Dienste, die Trigger verwenden, um Lambda-Funktionen aufzurufen:

Ereignisquellenzuordnungen sind Lambda-Ressourcen, die innerhalb des Lambda-Service erstellt und verwaltet werden. Zuordnungen von Ereignisquellen sind für die Verarbeitung umfangreicher Streaming-Daten oder Nachrichten aus Warteschlangen konzipiert. Die stapelweise Verarbeitung von Datensätzen aus einem Stream oder einer Warteschlange ist effizienter als die Verarbeitung einzelner Datensätze.

Batching-Verhalten

Standardmäßig batcht eine Ereignisquellenzuordnung Datensätze in einer einzigen Nutzlast, die Lambda an Ihre Funktion sendet. Zur Feinabstimmung des Batchverhaltens können Sie ein Batchfenster (MaximumBatchingWindowInSeconds) und eine Batchgröße () konfigurieren. BatchSize Ein Batch-Fenster ist die maximale Zeitspanne zur Erfassung von Datensätzen in einer einzigen Nutzlast. Eine Batch-Größe ist die maximale Anzahl von Datensätzen in einem einzigen Batch. Lambda ruft Ihre Funktion auf, wenn eines der folgenden drei Kriterien erfüllt ist:

Das folgende Diagramm verdeutlicht diese Bedingungen. Angenommen, ein Batch-Fenster beginnt bei t = 7 Sekunden. Im ersten Szenario erreicht das Batch-Fenster sein Maximum von 40 Sekunden bei t = 47 Sekunden nach dem Erfassen von 5 Datensätzen. Im zweiten Szenario erreicht die Batch-Größe 10, bevor das Batch-Fenster abläuft, sodass das Batch-Fenster früh endet. Im dritten Szenario wird die maximale Nutzlastgröße erreicht, bevor das Batch-Fenster abläuft, sodass das Batch-Fenster frühzeitig endet.

Wir empfehlen, dass Sie mit unterschiedlichen Stapel- und Datensatzgrößen testen, sodass die Abfragefrequenz der einzelnen Ereignisquellen darauf abgestimmt ist, wie schnell Ihre Funktion ihre Aufgabe erledigen kann. Der CreateEventSourceMapping BatchSize Parameter steuert die maximale Anzahl von Datensätzen, die bei jedem Aufruf an Ihre Funktion gesendet werden können. Eine höhere Stapelgröße kann den mit dem Aufruf-Overhead über eine größere Datensatzgruppe hinweg oft effizienter verarbeiten und Ihren Durchsatz erhöhen.

Lambda wartet nicht, bis konfigurierte Erweiterungen abgeschlossen sind, bevor der nächste Stapel zur Verarbeitung gesendet wird. Anders ausgedrückt: Ihre Erweiterungen werden möglicherweise weiter ausgeführt, während Lambda den nächsten Stapel von Datensätzen verarbeitet. Dies kann zu Drosselungsproblemen führen, wenn Sie gegen eine Einstellung oder gegen einen Grenzwert im Zusammenhang mit der Parallelität Ihres Kontos verstoßen. Um zu erkennen, ob möglicherweise ein Problem vorliegt, müssen Sie Ihre Funktionen überwachen sowie überprüfen, ob für Ihre Zuordnung von Ereignisquellen unerwartet hohe Parallelitätsmetriken vorliegen. Aufgrund der kurzen Zeit zwischen den Aufrufen kann Lambda kurzzeitig eine höhere Gleichzeitigkeitsnutzung als die Anzahl der Shards melden. Dies kann sogar für Lambda-Funktionen ohne Erweiterungen gelten.

Wenn Ihre Funktion einen Fehler zurückgibt, verarbeitet die Ereignisquellenzuordnung standardmäßig das gesamte Batch erneut, bis die Funktion erfolgreich ist oder die Elemente im Batch ablaufen. Um eine ordnungsgemäße Verarbeitung zu gewährleisten, unterbricht die Ereignisquellenzuordnung die Verarbeitung für den betroffenen Shard, bis der Fehler behoben ist. Für Stream-Quellen (DynamoDB und Kinesis) können Sie die maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen von Lambda konfigurieren, wenn Ihre Funktion einen Fehler zurückgibt. Service-Fehler oder Drosselungen, bei denen der Stapel Ihre Funktion nicht erreicht, zählen nicht zu den Wiederholungsversuchen. Sie können die Zuordnung der Ereignisquelle auch so konfigurieren, dass ein Aufrufdatensatz an ein Ziel gesendet wird, wenn ein Ereignisbatch verworfen wird.

Zuordnung der Ereignisquelle API

Um eine Ereignisquelle mit dem AWS Command Line Interface (AWS CLI) oder einem zu verwalten AWS SDK, können Sie die folgenden API Operationen verwenden: