# 排查 Lambda 中的事件源映射问题
Lambda 中与[事件源映射](invocation-eventsourcemapping.md)相关的问题可能更加复杂，因为它们涉及跨多项服务的调试。此外，根据所使用的确切事件源，事件源行为可能会有所不同。本节列出了涉及事件源映射的常见问题，并提供了有关如何发现和解决这些问题的指导。
**注意**
本节以 Amazon SQS 事件源进行说明，但相关原则适用于为 Lambda 函数对消息进行排队的其他事件源映射。
## 识别和管理节流
在 Lambda 中，当达到函数或账户的并发限制时，就会发生节流。考虑以下示例，有一个 Lambda 函数从某个 Amazon SQS 队列中读取消息。此 Lambda 函数模拟 30 秒的调用，批次大小为 1。这意味着该函数每 30 秒仅处理 1 条消息：
```
const doWork = (ms) => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms))
exports.handler = async (event) => {
await doWork(30000)
}
```
由于调用时间如此之长，消息开始进入队列的速度要快于系统处理它们的速度。如果账户的未预留并发数为 100，则 Lambda 最多可扩展到 100 个并发执行，然后就会发生节流。您可以在该函数的 CloudWatch 指标中看到此模式：
![\[调试操作图 10\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/lambda/latest/dg/images/debugging-ops-figure-10.png)
该函数的 CloudWatch 指标未显示任何错误，但**并发执行**图表显示已达到最大并发数 100。因此，**限制**图表显示了已设置的节流。
您可以使用 CloudWatch 警报检测节流，并设置在函数的节流指标大于 0 时发出警报。发现节流问题后，可以选择以下几种解决方法：
+ 向此区域的 AWS Support 请求增加并发。
+ 确定函数中的性能问题，以提高处理速度，从而提高吞吐量。
+ 增加函数的批次大小，以便每次调用都能处理更多消息。
## 处理函数中的错误
如果处理函数引发错误，则 Lambda 会将消息返回到 SQS 队列。Lambda 可防止您的函数扩展，从而防止大规模出现错误。CloudWatch 中的以下 SQS 指标表明队列处理存在问题：
![\[调试操作图 11\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/lambda/latest/dg/images/debugging-ops-figure-11.png)
特别是，最早消息的期限和可见消息的数量都在增加，但没有消息被删除。队列继续增长，但没有处理消息。处理 Lambda 函数的 CloudWatch 指标也表明存在问题：
![\[调试操作图 12\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/lambda/latest/dg/images/debugging-ops-figure-12.png)
**错误计数**指标不为零且不断增长，而**并发执行**次数减少了，且节流已停止。这表明由于错误，Lambda 已停止纵向扩展函数。该函数的 CloudWatch 日志提供了错误类型的详细信息。
您可以通过识别导致错误的函数，然后找到并解决错误，以解决此问题。修复错误并部署新函数代码之后，CloudWatch 指标应显示处理的恢复情况：
![\[调试操作图 13\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/lambda/latest/dg/images/debugging-ops-figure-13.png)
在这里，**错误计数**指标降为零，**成功率**指标恢复为 100%。Lambda 再次开始纵向扩展函数，如**并发执行**图中所示。
## 识别和处理反向压力
如果事件产生器为 SQS 队列生成消息的速度始终高于 Lambda 函数处理消息的速度，则会出现反向压力。在这种情况下，SQS 监控应显示最早消息的期限线性增长，以及可见消息的大致数量。您可以使用 CloudWatch 警报检测队列中的反向压力。
解决反向压力的步骤取决于您的工作负载。如果主要目标是通过 Lambda 函数提升处理能力和吞吐量，您有以下几种选择：
+ 向 AWS Support 请求增加特定区域的并发。
+ 增加函数的批次大小，以便每次调用都能处理更多消息。