Fehlerbehandlung, Retries und Dead-Letter-Queues
Entwickeln Sie robuste Lambda Functions, indem Sie verstehen, wie Fehler weitergegeben werden, wie Retries je nach Aufruftyp funktionieren und wie Dead-Letter-Queues Fehler auffangen.
Fehlerbehandlung, Retries und Dead-Letter-Queues ist eine kostenlose Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.
Errors in Serverless Functions
When a function throws or times out, the platform treats it as a failed invocation. How that failure is handled depends on how the function was invoked.
- Synchronous: error returns to the caller
- Asynchronous: platform retries automatically
- Stream/poll: behavior depends on the source
Synchronous Error Handling
For synchronous calls (like an API request) the error is returned immediately to the caller. The caller, such as API Gateway, decides how to map it to an HTTP status.
Asynchronous Retries
For asynchronous invocations the platform automatically retries failed events a couple of times with delay before giving up. Your code must be safe to run more than once.
Idempotency
Because retries can re-run an event, functions should be idempotent: processing the same event twice produces the same result without duplicate side effects.
def handler(event, context):
key = event["id"]
if already_processed(key):
return "skip"
process(key)
mark_processed(key)
return "ok"Try/Except in the Handler
Catch expected errors and respond gracefully; let truly unexpected errors bubble up so the platform can retry or record them.
def handler(event, context):
try:
return do_work(event)
except ValidationError as e:
return {"statusCode": 400, "body": str(e)}Dead-Letter Queues
A dead-letter queue (DLQ) captures events that still fail after all retries, so they are not lost. You can inspect and reprocess them later.
- Attach an SQS queue or SNS topic as the DLQ
- Failed events land there with metadata
Configuring a DLQ
You point the function at a DLQ target. After exhausting retries, the platform delivers the failed event there instead of dropping it.
aws lambda update-function-configuration \
--function-name worker \
--dead-letter-config TargetArn=arn:aws:sqs:...:failed-eventsDestinations: Success and Failure
Beyond DLQs, destinations route the result of async invocations on success or failure to another service, with richer context than a DLQ provides.
Handling Stream Failures
For stream sources (like a queue or stream), a failing batch can block progress. Configure batch bisection or a maximum retry age so a single poison message does not stall the whole stream.
Timeouts vs Errors
A timeout is a kind of failure: the function did not finish in time. Set timeouts realistically and instrument long operations so you can tell timeouts apart from thrown errors.
Observability for Failures
Log errors with context, emit metrics for failure counts, and alarm on DLQ depth. A growing DLQ is an early signal that something is systematically broken.
Quick Check
Test your error-handling understanding.
Recap
You learned robust Lambda error handling: how errors propagate per invocation type, why idempotency matters with retries, how to use try/except wisely, and how dead-letter queues and destinations capture failures so events are never silently lost.
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Fehlerbehandlung, Retries und Dead-Letter-Queues“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Fehlerbehandlung, Retries und Dead-Letter-Queues“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Fehlerbehandlung, Retries und Dead-Letter-Queues“?
Entwickeln Sie robuste Lambda Functions, indem Sie verstehen, wie Fehler weitergegeben werden, wie Retries je nach Aufruftyp funktionieren und wie Dead-Letter-Queues Fehler auffangen. Du übst Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Fehlerbehandlung, Retries und Dead-Letter-Queues“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Lambda-Runtime und Handler
- Umgebungsvariablen und Layer
- Logging und Monitoring mit CloudWatch
- Fehlerbehandlung, Retries und Dead-Letter-Queues