Zapobieganie zniknięciu pracy z kolejki Amazon Simple kolejki (SQS) po ponownych próbach obejmuje zrozumienie mechaniki, w jaki sposób działają i odzyskuje SQS, w połączeniu z wdrażaniem najlepszych praktyk ustawień czasu widoczności, obsługi błędów i konfiguracji kolejki w martwym poziomie. To wyjaśnienie obejmuje podstawowe zasady, techniki konfiguracyjne i wzorce wymagane do utrzymania widoczności zadań w kolejce SQS poprzez ponowne utratę ich nieumyślnie.
Zrozumienie SQS Wiadomości cyklu życia i czas widoczności
Gdy konsument otrzymuje wiadomość z kolejki SQS (np. Funkcja AWS Lambda lub jakakolwiek inna usługa przetwarzania), wiadomość nie zostanie natychmiast usunięta. Zamiast tego staje się niewidoczne dla innych konsumentów przez okres znany jako limit czasu widoczności. Domyślny limit czasu widoczności dla kolejki SQS wynosi 30 sekund, ale można ją skonfigurować do maksymalnie 12 godzin. Jeśli konsument nie zostanie usunięty przez konsumenta w okresie czasu widoczności, staje się ponownie widoczna i dostępna do przetwarzania przez innego konsumenta lub tego samego konsumenta. Ten mechanizm uniemożliwia wielu konsumentom przetwarzanie tego samego komunikatu jednocześnie.
Aby zapobiec zniknięciu pracy, niezbędne jest odpowiednio zarządzać limitem widoczności, aby praca pozostała niewidoczna, gdy jest aktywnie przetwarzana, ale staje się widoczna ponownie, jeśli praca się nie powiedzie lub czas, pozwalając na ponowne próby.
Zarządzanie limitą czasu widoczności do obsługi prób
Aby upewnić się, że wiadomość nie zniknie z kolejki przypadkowo po próbach, rozważ następujące podejścia:
- Ustaw odpowiedni czas widoczności: Ustaw czas trwania czasu widoczności, aby dopasować lub przekroczyć czas wymagany dla najdłużej oczekiwanego czasu przetwarzania wiadomości. Jeśli przetwarzanie trwa dłużej niż limit czasu widoczności, wiadomość pojawi się ponownie, powodując potencjalne zduplikowane przetwarzanie lub przedwczesne usunięcie.
- Przedłużenie czasu widoczności programowo: Jeśli przetwarzanie wiadomości trwa dłużej niż się spodziewano, rozszerzyć limit czasu widoczności podczas przetwarzania przy użyciu interfejsu API „ChangEMessageVisibility”. Takie podejście jest szczególnie przydatne w przypadku zadań długotrwałych, w których dokładnego czasu przetwarzania nie można z góry określić. Można to wielokrotnie robić, aby komunikować niewidoczne podczas trwania przetwarzania.
- Użyj AboquxtimereceReiveCount do logiki ponownej ponownej liczby: SQS śledzi liczbę otrzymywania wiadomości i nie usuniętej za pomocą atrybutu „AbourxximatereceiveCount`. Ta liczba może być użyta do wdrożenia logiki ponownej liczby ponownych, takich jak zwiększenie opóźnień między próbami lub przenoszenie wiadomości do kolejki martwej litery po określonej liczbie nieudanych prób.
Obsługa błędów i próba z Lambda i SQS
Gdy SQS jest zintegrowany z AWS Lambda, usługa Lambda automatycznie ankietuje wiadomości z kolejki i wywołuje funkcję. Wbudowany mechanizm ponownej ponownej liczby Lambdy wchodzi w interakcje z czasem widoczności SQS w celu zarządzania automatycznymi próbami:
- Jeśli funkcja Lambda z powodzeniem przetwarza wiadomość, usuwa wiadomość z kolejki.
- Jeśli funkcja Lambda nie przetwarza komunikatu (np. Wyrzuć wyjątek), wiadomość nie jest usunięta i staje się widoczna po wygaśnięciu limitu czasu widoczności.
Aby poprawić obsługę ponownego ponownego:
- Prowęduj wewnątrz Lambda Execution: Wdrożenie ponownej logiki wewnątrz samej funkcji Lambda za pomocą bibliotek Retry, takich jak `` wytrwałość '(Python) lub wbudowana logika ponownej próby. Umożliwia to ponowne ponowne ponowne przekazanie poszczególnych wiadomości w ramach tej samej partii przed zakończeniem całkowitego wywołania Lambda.
- Oznacz częściowe awarie w przetwarzaniu wsadowym: Gdy Lambda przetwarza partie wiadomości, może zgłosić, które wiadomości nie powiodły się, aby tylko te wiadomości były ponoszone, unikając ponownego ponownego ponownego ponownego ponownego ponownego ponownego ponownego ponownego ponownego ponownego ponownego ponownego okresu partii.
- Podejście hybrydowe: Połącz wewnętrzne ponowne próby Lambda z próbami SQS, aby zmaksymalizować wydajność i zmniejszyć niepotrzebne awarie.
za pomocą kolejek martwych liter (DLQ)
Gdy komunikat wielokrotnie nie przetwarza (po skonfigurowanej liczbie prób), przeniesienie go do kolejki martwej litery (DLQ) ma kluczowe znaczenie, aby zapobiec utratę wiadomości:
- Skonfiguruj DLQ w SQ: DLQ to osobna kolejka, do której SQS przenosi komunikaty przekraczające maksymalną liczbę odbierania (liczba prób przetwarzania).
- Pozwala to na kontrolę lub ręczną interwencję na problematyczne wiadomości bez ich utraty.
- Zapewnia, że wiadomości nie są trwale utracone lub znikają po wielu awariach.
Advanced Retry Strategies z Backoff
Proste podejście do ponownego ponownego ponownego przetwarzania wiadomości w ustalonych odstępach czasu, ale może to powodować zator i zwiększenie kosztów z powodu powtarzających się natychmiastowych prób. Zaawansowane strategie zapobiegające zniknięciu i optymalizacji prób obejmują:
- Wykierunkowy wycofanie: Zwiększ opóźnienie między próbami wykładniczo, co można wykonać poprzez dynamiczne manipulowanie limitem widoczności w oparciu o liczbę ponownych.
- Niestandardowe liczba ponownych liczby ponownych i widoczności: Użyj zewnętrznej pamięci (np. DynamoDB), aby dokładnie śledzić ponowne przetwarzanie wiadomości, zamiast polegać wyłącznie na `ovourmovereceiveCount`, szczególnie gdy wiadomości mogą być odbierane wielokrotnie, ale nie przetwarzane.
- Widoczność komunikatu Dynamicznie: poprzez programowo zmieniając limit czasu widoczności w oparciu o liczbę prób lub logikę wycofania, komunikat pozostaje ukryty dłużej po każdej awarii, zmniejszając ponowne okresy czasu odnowienia.
Przykładowe podejście do wdrożenia wiarygodnych prób
1. Odbierz wiadomość z kolejki.
2. Przetwarzaj komunikat z próbami wewnętrznymi w aplikacji Lambda lub Konsumentów.
3. Jeśli przetwarzanie się nie powiedzie nawet po ponownych próbach:
- Użyj „ChangEMessageVisibility”, aby zwiększyć limit czasu widoczności do obliczonego okresu wycofania.
- Opcjonalnie, rejestruj próby ponownej liczby prób w zewnętrznym magazynie danych (takich jak DynamODB) w celu wdrożenia niestandardowych złożonych strategii ponownego ponownego.
4. Po osiągnięciu maksymalnej liczby prób pozwól SQS przenieść wiadomość do DLQ.
5. Jeśli przetwarzanie się powiedzie, wyraźnie usuń wiadomość z kolejki.
6. Użyj monitorowania i powiadomień na DLQ, aby ręcznie obsługiwać nieudane wiadomości.
Rozważania zapobiegania utracie wiadomości
- Upewnij się, że odpowiednie usunięcie: Usuń wiadomości tylko po potwierdzeniu potwierdzenia. Przedwczesne usunięcie powoduje znikanie wiadomości.
- Obsługuj limit czasu Lambda: Jeśli lambda wykonuje czas przed usunięciem wiadomości, wiadomość znów staje się widoczna. Zachowaj czas na czas widoczności z konfiguracją limitu czasu Lambda.
- Przetwarzanie idempotent: Upewnij się, że przetwarzanie wiadomości jest idempotentne, aby ponowne nie powodowały działań niepożądanych, jeśli ten sam komunikat jest przetwarzany wielokrotnie.
- Monitoruj okres przechowywania wiadomości: SQS ma okres retencji (domyślnie 4 dni, maks. 14 dni), po czym nieprzetworzone wiadomości są usuwane niezależnie od statusu ponownego ponownego.
- Limit czasu widoczności w porównaniu z opóźnieniem kolejki: Widoczność Limit czasu obowiązuje podczas przetwarzania, a kolejki opóźnienia odkładają pierwsze dostarczanie nowych wiadomości.
Dodatkowe techniki w celu ochrony długowieczności wiadomości
- Wdrożyć ręczne liczniki ponownego ponownego w ramach ciała lub atrybutów, jeśli wymagana jest bardziej drobnoziarnista kontrola ponownej liczby.
- Użyj miejsc AWS Lambda, aby automatycznie przechwytywać zdarzenia awarii.
- Zastosuj kolejki o ślepych liście nie tylko w przypadku wiadomości, które zawodzą w przetwarzaniu, ale także do ręcznej weryfikacji, aby uniknąć cichego zniknięcia.
- Projektowanie przetwarzania partii z częściowym raportowaniem awarii, tak aby tylko nieudane wiadomości były ponoszone zamiast całej partii, oszczędzając czas przetwarzania i zmniejszając szanse na utratę nieprzetworzonych wiadomości.
- Wykorzystaj monitorowanie i alerty za pomocą AWS CloudWatch, aby wykryć wysokie wskaźniki awarii lub porzucenie wiadomości.