Felhantering och nya försök
Implementera robusta mekanismer för felhantering, konfigurera automatiska nya försök och förstå anropsfel för att bygga mer motståndskraftiga serverless-system
Felhantering och nya försök är en gratis lektion i Serverlös utveckling med AWS Lambda på CoddyKit. Detta är lektion 2 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för Serverlös utveckling med AWS Lambda, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i Serverlös utveckling med AWS Lambda innehåller totalt 4 lektioner.
Varför felhantering är viktig
I serverlösa applikationer kan saker gå fel. Funktionen kan misslyckas, en beroende kan vara otillgänglig eller en händelse kan ha felaktigt format.
Robust felhantering är avgörande för att bygga motståndskraftiga system som kan återhämta sig på ett kontrollerat sätt och meddela er när problem uppstår. I den här lektionen utforskar vi hur AWS Lambda hjälper er att uppnå detta.
Typer av Lambda-fel
När ni arbetar med Lambda är det bra att förstå olika typer av fel:
- Invocation Errors: Problem som uppstår innan koden körs, till exempel felaktiga IAM-behörigheter som hindrar Lambda från att läsa från en händelsekälla.
- Function Errors: Undantag som kastas av funktionskoden, tidsgränser eller slut på minne. Det är främst dessa fel ni hanterar i koden.
- Service Errors: Ovanliga problem i själva den underliggande AWS Lambda-tjänsten.
Synkrona och asynkrona felvägar
Hur Lambda hanterar fel beror på typen av anrop:
- Synchronous: (t.ex. via API Gateway eller ALB) Lambda returnerar felet direkt till anroparen. Anroparen ansvarar för nya försök.
- Asynchronous: (t.ex. via S3, SNS eller SQS) Lambda placerar händelsen i en intern kö och försöker automatiskt köra funktionen igen om den misslyckas. Ni får ingen omedelbar återkoppling.
I den här lektionen fokuserar vi främst på asynkron felhantering och nya försök.
Lambdas asynkrona nya försök
Vid asynkrona anrop försöker Lambda automatiskt köra funktionen igen om den misslyckas på grund av ett ohanterat undantag eller om en tidsgräns överskrids.
- Som standard försöker Lambda igen två gånger, vilket ger totalt tre försök.
- Dessa nya försök sker automatiskt efter en fördröjning, ofta med exponentiell backoff.
- Den inbyggda mekanismen hjälper till att säkerställa att tillfälliga problem inte leder till förlorade händelser.
Konfigurera asynkrona nya försök
Ni kan anpassa inställningarna för asynkrona anrop till er Lambda-funktion:
- Maximum retry attempts: Ange ett värde från 0 till 2. Värdet 0 innebär att inga nya försök görs.
- Maximum event age: Ange hur länge Lambda ska behålla en händelse i kön för nya försök, från 60 sekunder till 6 timmar.
Dessa inställningar ger er kontroll över hur länge och hur ofta Lambda försöker behandla en misslyckad händelse.
Fånga misslyckade händelser med DLQ
Även efter nya försök kan vissa händelser fortsätta att misslyckas, till exempel på grund av felaktiga data. Dessa kallas ofta för meddelanden av typen "poison pill".
En Dead Letter Queue (DLQ) är en angiven destination, en SQS-kö eller ett SNS-ämne, dit Lambda skickar händelser som har förbrukat alla nya försök.
DLQ:er är viktiga för felsökning, för att förhindra dataförlust och för att analysera varför vissa händelser inte kunde behandlas.
Konfigurera er DLQ
Så här använder ni en DLQ:
- Skapa en Amazon SQS-kö eller ett SNS-ämne.
- Konfigurera inställningarna för asynkrona anrop till Lambda-funktionen så att denna SQS-kö eller detta SNS-ämne anges som dess DLQ.
- Kontrollera att Lambda-funktionens körningsroll har behörighet att skicka meddelanden till den valda DLQ:n, till exempel
sqs:SendMessageellersns:Publish.
Detta säkerställer att ingen händelse verkligen går förlorad, även efter flera misslyckanden.
Hantera fel i koden
Även om Lambda hanterar nya försök bör ni fortfarande implementera felhantering i funktionskoden med hjälp av try-catch-block. Det gör att ni kan:
- Hantera förväntade fel på ett kontrollerat sätt.
- Logga detaljerad kontext för felsökning.
- Utföra rensning eller delvisa återställningar innan ni kastar ett undantag igen för att utlösa Lambdas mekanism för nya försök.
Prova att köra detta enkla Java-exempel:
public class Main {
public static void main(String[] args) {
processData("valid data");
System.out.println("------------------");
processData("data with error");
}
public static void processData(String data) {
try {
System.out.println("Attempting to process: " + data);
if (data.contains("error")) {
throw new RuntimeException("Critical processing error!");
}
System.out.println("Successfully processed: " + data.toUpperCase());
} catch (Exception e) {
System.err.println("Caught an error: " + e.getMessage());
System.err.println("Further action (e.g., logging, retry logic) would go here.");
// In a real Lambda, re-throwing would trigger a retry for async invocations
}
}
}Förstå anropsfel
Ibland kan Lambda inte ens starta funktionen. Detta kallas anropsfel.
- Exempel: Felaktiga IAM-behörigheter som hindrar Lambda från att komma åt en S3-bucket som utlöser funktionen, en felkonfigurerad VPC eller överskridna tjänstekvoter innan körningen börjar.
- Identifiering: Dessa fel visas ofta i CloudWatch Logs för funktionen eller som mätvärden för `Invocation errors` i Lambda-konsolen. De hanteras vanligtvis inte av funktionens
try-catch-block.
Snabbtest om nya försök
Nu testar vi er förståelse av felhantering och nya försök i AWS Lambda.
Sammanfattning: Bygg motståndskraftiga Lambda-funktioner
Ni har lärt er hur ni gör era serverlösa applikationer mer robusta:
- Ni har skiljt mellan olika typer av Lambda-fel.
- Ni har förstått hur synkrona och asynkrona anrop hanterar fel på olika sätt.
- Ni har utforskat Lambdas automatiska mekanism för nya försök vid asynkrona anrop.
- Ni har upptäckt hur viktiga Dead Letter Queues (DLQ:er) är för misslyckade händelser.
- Ni har sett hur grundläggande felhantering implementeras i koden med
try-catch.
Genom att använda dessa tekniker kan ni bygga mer motståndskraftiga och tillförlitliga serverlösa system.
Lär dig Serverlös utveckling med AWS Lambda med en AI-lärare – gratis
Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Vanliga frågor
Är lektionen ”Felhantering och nya försök” gratis?
Ja – hela texten till ”Felhantering och nya försök” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i Serverlös utveckling med AWS Lambda, kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i Serverlös utveckling med AWS Lambda innehåller totalt 4 lektioner.
Vad lär jag mig i ”Felhantering och nya försök”?
Implementera robusta mekanismer för felhantering, konfigurera automatiska nya försök och förstå anropsfel för att bygga mer motståndskraftiga serverless-system Ni övar på Serverlös utveckling med AWS Lambda med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.
Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig Serverlös utveckling med AWS Lambda?
Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i Serverlös utveckling med AWS Lambda på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 2 av 4.
Hur lång tid tar lektionen ”Felhantering och nya försök”?
De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.
Kan jag skriva och köra kod i den här Serverlös utveckling med AWS Lambda-lektionen?
Ja. Varje Serverlös utveckling med AWS Lambda-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.
Alla lektioner i den här kursen
- CloudWatch-loggar och mätvärden
- Felhantering och nya försök
- Felsökning av serverless-applikationer
- Anpassade mätvärden och CloudWatch-aviseringar