Serverless-sovellusten virheenkorjaus
Tutustukaa Lambda-funktioiden tehokkaan virheenkorjauksen tekniikoihin, kuten paikalliseen testaukseen, etävirheenkorjaukseen ja CloudWatch-lokien tulkintaan ongelmien ratkaisemiseksi
Serverless-sovellusten virheenkorjaus on ilmainen Serverless-kehitys AWS Lambdalla-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 3/4. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu Serverless-kehitys AWS Lambdalla-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Serverless-kehitys AWS Lambdalla-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Johdatus Lambdan virheenkorjaukseen
Palvelimettomien sovellusten, erityisesti AWS Lambda -funktioiden, virheenkorjaukseen liittyy ainutlaatuisia haasteita. Toisin kuin perinteiset sovellukset, Lambda-funktiot ovat tilattomia ja lyhytikäisiä.
Tässä oppitunnissa tutustumme käytännön tekniikoihin, joiden avulla Lambda-funktioiden ongelmat voidaan tunnistaa ja ratkaista tehokkaasti paikallisesta testauksesta lokien tulkintaan.
Miksi palvelimettomien sovellusten virheenkorjaus on erityistä
Perinteisessä virheenkorjauksessa koodia käydään usein läpi rivi riviltä IDE:n avulla. Lambdan kanssa tämä ei ole aina suoraviivaista, koska:
- Lyhytikäisyys: Funktiot suoritetaan vain kutsuttaessa, minkä jälkeen ne poistuvat.
- Tilattomuus: Kutsujen välillä ei ole pysyvää muistia.
- Hajautetut järjestelmät: Ongelmat voivat johtua useiden palveluiden välisestä vuorovaikutuksesta.
Luotamme vahvasti lokeihin, mittareihin ja jäljitykseen ymmärtääksemme, mitä tapahtuu.
Paikallinen testaus SAM CLI:llä
Yksi tehokkaimmista virheenkorjaustavoista on testata Lambda-funktiot paikallisesti ennen niiden käyttöönottoa AWS:ssä.
AWS Serverless Application Model (SAM) CLI mahdollistaa Lambda-funktioiden kutsumisen paikallisella tietokoneellasi simuloiden AWS Lambda -suoritusympäristöä.
- Nopeampi palautesykli.
- Tuttujen paikallisten virheenkorjaustyökalujen käyttö.
SAM CLI:n paikallisen kutsun esittely
Tässä on yksinkertainen Python Lambda -funktio. Paikallista testausta varten voit simuloida tapahtuman ja kontekstin. Kokeile suorittaa se!
import json
def lambda_handler(event, context):
message = event.get('message', 'Hello from Lambda!')
print(f"Received event: {json.dumps(event)}")
print(f"Processing message: {message}")
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps({'response': message})
}
# This block allows local execution
if __name__ == '__main__':
# Simulate an event
test_event = {'message': 'Local debug test'}
# Simulate a context object
test_context = type('obj', (object,), {'invoked_function_arn': 'local'})()
response = lambda_handler(test_event, test_context)
print("\n--- Lambda Response ---")
print(json.dumps(response, indent=2))
CloudWatch Logs virheenkorjauksessa
Kun Lambda on otettu käyttöön, Amazon CloudWatch Logs on ensisijainen työkalusi sen toiminnan ymmärtämiseen ja ongelmien selvittämiseen.
Aina kun Lambda-funktiotasi kutsutaan, lokit lähetetään sille omistettuun lokiryhmään. Jokainen kutsu saa yksilöllisen Request ID -tunnisteen, jonka avulla suoritusta voidaan seurata.
- Log Groups: Sisältävät tietyn funktion lokit.
- Log Streams: Funktion lokien yksittäiset esiintymät.
Ongelmatilanteiden etsiminen lokeista
Kun virhe ilmenee, ensimmäinen paikka sen etsimiseen on CloudWatch Logs. Voit:
- Filter Logs: Etsi avainsanoja, kuten "ERROR" tai "Exception", tai tiettyjä viestejä.
- Log Insights: Käytä tehokasta kyselykieltä lokien analysointiin, virheiden ryhmittelyyn ja trendien tunnistamiseen.
- Request ID: Etsi kutsun Request ID -tunnisteen avulla kaikki tiettyyn suoritukseen liittyvät lokit.
Tarkista aina koko pinojäljitys saadaksesi yksityiskohtaiset tiedot virheestä.
Virheenkorjaus lokilausekkeiden avulla
Yksinkertaisin mutta tehokkain Lambdan virheenkorjaustekniikka on käyttää print()- (Python) tai console.log()-lausekkeita (Node.js).
Lisäämällä lokilausekkeita harkitusti voit seurata muuttujien arvoja, suorituspolkuja ja funktion tilaa koodin eri kohdissa. Katsotaan esimerkkiä:
import json
def calculate_discount(price, discount_percentage):
print(f"DEBUG: Initial price: {price}")
if not isinstance(price, (int, float)) or price < 0:
raise ValueError("Price must be non-negative.")
if not isinstance(discount_percentage, (int, float)) or not (0 <= discount_percentage <= 100):
raise ValueError("Discount must be between 0 and 100.")
discount_amount = price * (discount_percentage / 100)
final_price = price - discount_amount
print(f"DEBUG: Final price: {final_price}")
return final_price
def lambda_handler(event, context):
try:
data = json.loads(event['body'])
price = data['price']
discount = data['discount']
final_price = calculate_discount(price, discount)
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps({'originalPrice': price, 'finalPrice': final_price})
}
except Exception as e:
print(f"ERROR: An error occurred: {e}")
return {
'statusCode': 400,
'body': json.dumps({'error': str(e)})
}
if __name__ == '__main__':
# Test case 1: Valid input
test_event_1 = {'body': json.dumps({'price': 100, 'discount': 10})}
response_1 = lambda_handler(test_event_1, None)
print("\n--- Test Case 1 Response ---")
print(json.dumps(response_1, indent=2))
# Test case 2: Invalid discount
test_event_2 = {'body': json.dumps({'price': 50, 'discount': 110})}
response_2 = lambda_handler(test_event_2, None)
print("\n--- Test Case 2 Response ---")
print(json.dumps(response_2, indent=2))
Kutsujen aiheuttamien virheiden ymmärtäminen
Lambda-funktiot voivat epäonnistua monista syistä. On tärkeää erottaa erityyppiset virheet toisistaan:
- Function Errors: Koodisi aiheutti käsittelemättömän poikkeuksen. Nämä näkyvät CloudWatch-lokeissa pinojäljityksen kanssa.
- Invocation Errors: Ongelmat, jotka ilmenevät ennen koodin suorittamista, kuten käyttöoikeusvirheet tai hyötykuorman kokorajat. Ne eivät välttämättä näy suoraan funktion lokeissa.
- Timeout Errors: Funktion määritetty suoritusaika ylittyi.
CloudWatch-mittarit ja X-Ray (jota käsitellään toisessa oppitunnissa) auttavat tunnistamaan nämä ongelmat.
Pyyntöjen kulun jäljittäminen
Monimutkaisissa palvelimettomissa sovelluksissa yksi pyyntö voi kulkea useiden Lambda-funktioiden, API Gatewayn, SQS:n, DynamoDB:n ja muiden palveluiden kautta.
Pyynnön kulun ymmärtäminen näiden palveluiden välillä on keskeistä virheenkorjauksessa. Käytä Request ID -tunnistetta (joka välitetään usein muodossa x-amzn-RequestId tai vastaavassa muodossa) lokien yhdistämiseen eri komponenttien välillä.
AWS X-Ray (jota käsitellään myöhemmässä oppitunnissa) tarjoaa visuaalisen jäljityksen tätä tarkoitusta varten.
Virheenkorjauksen parhaat käytännöt
Voit vähentää virheenkorjauksen aiheuttamaa vaivaa noudattamalla näitä käytäntöjä:
- Kattava lokitus: Kirjaa syötteet, tulosteet ja tärkeiden muuttujien tilat.
- Rakenteinen lokitus: Käytä JSON-lokeja, jotta niiden jäsentäminen ja kyselyiden tekeminen on helpompaa.
- Idempotenssi: Suunnittele funktiot tuottamaan sama tulos, vaikka ne kutsuttaisiin useita kertoja.
- Pienet funktiot: Ne on helpompi eristää ja testata.
- Automaattinen testaus: Yksikkö- ja integraatiotestit havaitsevat ongelmat varhain.
Virheenkorjaushaaste
Sinulla on Lambda-funktio, joka käsittelee käyttäjien rekisteröitymisiä. Käyttäjät ilmoittavat, että rekisteröityminen epäonnistuu joskus, mutta et näe Lambda-funktion CloudWatch-lokeissa yhtään "ERROR"-viestiä.
Mikä on todennäköisin syy tähän, ja mistä sinun kannattaa aloittaa tutkiminen?
Kertaus: palvelimettomien sovellusten virheenkorjaus
Olemme käsitelleet palvelimettomien sovellustenne virheenkorjauksen keskeiset tekniikat:
- Paikallinen testaus SAM CLI:n avulla nopeaa iterointia varten.
- CloudWatch Logs -lokien käyttö funktioiden toiminnan analysointiin ja virheiden tunnistamiseen.
- Lokiviestien hyödyntäminen suorituksen kulun seuraamiseen.
- Lambda-virheiden eri tyyppien ymmärtäminen.
- Parhaat käytännöt helposti virheenkorjattavien palvelimettomien funktioiden rakentamiseen.
Näiden hallitseminen parantaa merkittävästi kykyänne rakentaa vankkoja palvelimettomia sovelluksia.
Opi Serverless-kehitys AWS Lambdalla tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi
Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.
- Kurssit
- 12
- Oppitunnit
- 48
Usein kysytyt kysymykset
Onko oppitunti ”Serverless-sovellusten virheenkorjaus” ilmainen?
Kyllä – oppitunnin ”Serverless-sovellusten virheenkorjaus” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko Serverless-kehitys AWS Lambdalla-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. Serverless-kehitys AWS Lambdalla-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Mitä opin oppitunnilla ”Serverless-sovellusten virheenkorjaus”?
Tutustukaa Lambda-funktioiden tehokkaan virheenkorjauksen tekniikoihin, kuten paikalliseen testaukseen, etävirheenkorjaukseen ja CloudWatch-lokien tulkintaan ongelmien ratkaisemiseksi Harjoittelet Serverless-kehitys AWS Lambdalla-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.
Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Serverless-kehitys AWS Lambdalla-opiskelun?
Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Serverless-kehitys AWS Lambdalla-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 3/4.
Kuinka kauan ”Serverless-sovellusten virheenkorjaus”-oppitunnin suorittaminen kestää?
Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.
Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Serverless-kehitys AWS Lambdalla-oppitunnilla?
Kyllä. Jokainen Serverless-kehitys AWS Lambdalla-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.
Kaikki tämän kurssin oppitunnit
- CloudWatch-lokit ja mittarit
- Virheiden käsittely ja uudelleenyritykset
- Serverless-sovellusten virheenkorjaus
- Mukautetut mittarit ja CloudWatch-hälytykset