為什麼 DynamoDB 串流的 Lambda IteratorAge 指標在增加？

簡短說明

Lambda IteratorAge 指標會測量從記錄新增至 DynamoDB 串流與函數處理該記錄之間的延遲。IteratorAge 增加表示 Lambda 無法有效處理寫入 DynamoDB 串流的記錄。

IteratorAge 可能因以下原因增加：

• 調用錯誤
• 限流發生
• Lambda 輸送量低

解決方案

調用錯誤

Lambda 的設計目的是依序處理批次記錄，然後在發生錯誤時重試。如果每次調用函數都傳回錯誤，則 Lambda 會持續重試直到記錄過期。或者，Lambda 會持續重試，直到超過您在事件來源映射上設定的最長存在時間。DynamoDB 串流的保留期為 24 小時。Lambda 會持續重試最多一天。之後，它會繼續處理下一批記錄。

若要確認是否是 IteratorAge 出現峰值的根本原因，請檢查 Lambda 錯誤指標。如果原因是調用錯誤，請檢查 Lambda 日誌來偵錯錯誤，然後修改程式碼。處理錯誤時，請務必在程式碼中包含 try-catch 陳述式。

事件來源映射組態有三個參數可協助您防止 IteratorAge 出現峰值：

• **重試次數：**此參數設定在函數返回錯誤時，Lambda 重試的最大次數。
• **記錄的最長存在時間：**此參數設定 Lambda 傳送到您的函數之記錄最長存在時間。使用此參數來協助您捨棄過舊的記錄。
• **錯誤時分割批次：**此參數可協助您用較小的批次重試，以隔離錯誤的記錄並解決逾時問題。函數傳回錯誤時，先分割批次再重試。
  注意： 分割批次不會計入重試配額。

若要保留已捨棄的事件，請設定事件來源映射，以將失敗批次的詳細資訊傳送到 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 佇列。或者，設定事件來源映射以將詳細資訊傳送到 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 主題。若要執行此操作，請使用 On-failure destination 參數。

限流發生次數

由於事件記錄是依序讀取的，如果目前調用遭限流，則 Lambda 函數無法進入下一個記錄。

使用 DynamoDB Streams 時，不要在同一個串流碎片上設定超過兩個取用者。如果在一個碎片上有超過兩個取用者，則系統可能會將函數限流。如需詳細資訊，請參閱讀取和處理串流。

如果您在單一串流碎片上需要超過兩個取用者，則請使用扇出模式。設定 Lambda 函數以取用來自串流的記錄，然後將其轉送至其他下游 Lambda 函數或 Amazon Kinesis 串流。針對 Lambda，使用並行限制來防止限流。

Lambda 輸送量

執行時期持續時間

如果 Lambda 函數的持續時間指標很高，函數的輸送量會下降，而且 IteratorAge 會增加。

若要減少函數的執行時期持續時間，請執行下列其中一種或兩種方法：

• 增加分配給函數的記憶體量。
• 最佳化函數代碼，以減少處理記錄所需的時間。

並行的 Lambda 執行

並行的 Lambda 執行最大次數計算如下：

並行執行 = 每個碎片的碎片數 x 並行批次 (平行化因子)

• **碎片數量：**在 DynamoDB 串流中，資料表的分區數量與串流碎片數量是一對一對應的。資料表的大小和資料表的輸送量會決定分區的數量。資料表上的每個分區最多可提供 3,000 個讀取請求單位或 1,000 個寫入請求單位，或兩者的線性組合。若要增加並行，請提高資料表的佈建容量來增加碎片數量。
• **每個碎片的並行批次 (平行化因子)：**您可以在事件來源映射中設定每個碎片的並行批次數量。預設值是 1，最多可增加至 10。

例如，如果資料表有 10 個分區，且每個碎片的並行批次設定為 5，則您最多可以有 50 個並行執行。

注意：若要在任何時間點以正確的順序處理項目層級的修改，具有相同分區索引鍵的項目會進入同一批次。請確保資料表分區索引鍵具有高基數，而且流量不會產生熱鍵。例如，如果您將每個碎片的並行批次值設定為 10，而您的寫入流量針對單一分區索引鍵，則每個碎片只能有一個並行執行。

批次大小

若要協助提升 Lambda 的輸送量，請調整批次大小的值。如果每個批次處理的記錄數量較少，則串流處理速度會變慢。如果每個批次的記錄數量很多，則函數執行的持續時間可能會增加。為了找到適合您使用案例的最佳值，最佳實務是使用多個值測試批次大小。

如果函數的執行時期持續時間與事件中的記錄數無關，則增加函數的批次大小會降低函數的迭代器期限。

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