Impedir que um trabalho desapareça de uma fila de serviço de fila simples da Amazon (SQS) após as tentativas envolve a compreensão da mecânica de como o manuseio e as tentativas do SQS funcionam, combinado com a implementação das melhores práticas para configurações de tempo limite de visibilidade, manipulação de erros e configurações de fila de letras mortas. Essa explicação abrange os princípios principais, técnicas de configuração e padrões necessários para manter a visibilidade dos trabalhos em uma fila de Sqs por meio de tentativas sem perdê -las inadvertidamente.
Entendendo o ciclo de vida da mensagem SQS e o tempo limite da visibilidade
Quando uma mensagem é recebida de uma fila SQS por um consumidor (como uma função da AWS Lambda ou qualquer outro serviço de processamento), a mensagem não é excluída imediatamente. Em vez disso, torna -se invisível para outros consumidores por um período conhecido como tempo limite da visibilidade. O tempo limite da visibilidade padrão para uma fila Sqs é de 30 segundos, mas pode ser configurado até um máximo de 12 horas. Se a mensagem não for excluída pelo consumidor dentro do período de tempo limite da visibilidade, ela se tornará visível novamente e está disponível para processamento por outro consumidor ou pelo mesmo consumidor. Esse mecanismo impede que vários consumidores processem a mesma mensagem simultaneamente.
Para impedir que o trabalho desapareça, é essencial gerenciar o tempo limite da visibilidade adequadamente, para que o trabalho permaneça invisível enquanto estiver sendo processado ativamente, mas se tornar visível novamente se o trabalho falhar ou se sair, permitindo tentativas.
Gerenciando o tempo limite da visibilidade para lidar
Para garantir que uma mensagem não desapareça da fila acidentalmente após as tentativas, considere as seguintes abordagens:
- Defina o tempo limite apropriado da visibilidade: defina a duração do tempo limite da visibilidade para corresponder ou exceder o tempo necessário para o tempo de processamento mais longo esperado da mensagem. Se o processamento levar mais tempo que o tempo limite da visibilidade, a mensagem reaparecerá, causando potencial processamento duplicado ou remoção prematura.
- Estender o tempo limite da visibilidade programaticamente: se o processamento da mensagem levar mais tempo do que o previsto, estenda o tempo limite da visibilidade durante o processamento usando a API `ChanGemessageVisibility`. Essa abordagem é especialmente útil para tarefas de longa duração, onde o tempo exato de processamento não pode ser predeterminado. Isso pode ser feito repetidamente para manter a mensagem invisível enquanto o processamento continua.
- Use aproximadamente a lógica da tentativa: o SQS rastreia o número de vezes que uma mensagem foi recebida e não é excluída através do atributo `aproximadamente Essa contagem pode ser usada para implementar a lógica de tentativa, como aumentar os atrasos entre tentativas ou mover mensagens para uma fila de letras mortas após um certo número de tentativas com falha.
Manuseio de erros e tentativas com lambda e sqs
Quando o SQS é integrado ao AWS Lambda, o Lambda Service entrega mensagens automaticamente da fila e chama a função. O mecanismo de tentativa integrado da Lambda interage com o tempo limite da visibilidade do SQS para gerenciar tentativas automáticas:
- Se uma função lambda processar com sucesso uma mensagem, ele exclui a mensagem da fila.
- Se a função Lambda não conseguir processar a mensagem (por exemplo, lança uma exceção), a mensagem não será excluída e se tornará visível novamente após o time limite da visibilidade.
Para aprimorar o manuseio de repetição:
- Representar a execução do Lambda Inside: Implemente a lógica de repetição dentro da própria função lambda usando bibliotecas de tentativa como `tenacidade` (python) ou lógica de repetição embutida. Isso permite repetir mensagens individuais dentro do mesmo lote antes que a invocação geral do Lambda termine.
- Marque falhas parciais no processamento em lote: quando o Lambda processa lotes de mensagens, ele pode relatar quais mensagens falharem para que apenas essas mensagens sejam reconstruídas, evitando a tentativa de tentar novamente o lote inteiro desnecessariamente.
- Abordagem híbrida: combine as tentativas internas do Lambda com as tentativas do SQS para maximizar a eficiência e reduzir falhas desnecessárias.
Usando filas de dead-letter (DLQs)
Quando uma mensagem falha repetidamente em processar (após o número configurado de tentativas), mover-a para uma fila de letras mortas (DLQ) é fundamental para evitar a perda de mensagens:
- Configurar DLQs em SQS: um DLQ é uma fila separada para a qual o SQS move mensagens que excedem a contagem máxima de recebimento (número de tentativas de processamento).
- Isso permite inspeção ou intervenção manual em mensagens problemáticas sem perdê -las.
- Garante que as mensagens não sejam permanentemente perdidas ou desaparecidas após várias falhas.
Strategies de tentativa avançada com retomada
Uma abordagem de tentativa simples experimenta o processamento de mensagens em intervalos fixos, mas isso pode causar congestionamento e aumento do custo devido a repetidas tentativas imediatas. Estratégias avançadas para evitar o desaparecimento e otimizar as tentativas incluem:
- RECONHECIMENTO EXPONCIAL: Aumente o atraso entre as tentativas exponencialmente, o que pode ser feito manipulando o tempo limite da visibilidade dinamicamente com base na contagem de repetições.
- Contagem de repetição personalizada e tempo limite de visibilidade: use armazenamento externo (por exemplo, dynamoDB) para rastrear as tentativas de mensagem com precisão, em vez de confiar apenas em `aproximadamente a aproximação ', especialmente quando as mensagens podem ser recebidas várias vezes, mas não processadas com sucesso.
- Altere a visibilidade da mensagem dinamicamente: alterando programaticamente o tempo limite da visibilidade com base no número de tentativas ou na lógica de retirada, a mensagem permanece oculta por mais tempo após cada falha, reduzindo as tentativas durante os períodos de recarga.
Abordagem de amostra para implementar tentativas confiáveis
1. Receba a mensagem da fila.
2. Processe a mensagem com tentativas internas dentro do aplicativo Lambda ou do consumidor.
3. Se o processamento falhar mesmo após as tentativas internas:
- Use `ChangemessageVisibility` para aumentar o tempo limite da visibilidade para um período de retirada calculado.
- Opcionalmente, registre tentativas de repetição em um armazenamento de dados externo (como o DynamoDB) para implementar estratégias de repetição complexas personalizadas.
4. Depois que o número máximo de tentativas for atingido, deixe o SQS mover a mensagem para o DLQ.
5. Se o processamento for bem -sucedido, exclua explicitamente a mensagem da fila.
6. Use o monitoramento e os alertas nos DLQs para lidar com mensagens com falha manualmente.
Considerações para impedir a perda de mensagens
- Certifique -se de exclusão adequada: exclua apenas as mensagens depois que o processamento é confirmado bem -sucedido. A exclusão prematura faz com que as mensagens desapareçam.
- Lidar com tempo limite de lambda: se a execução do Lambda se destacar antes de excluir uma mensagem, a mensagem ficará visível novamente. Mantenha os tempo limite da visibilidade alinhados com a configuração do tempo limite do Lambda.
- Processamento idempotente: Verifique se o processamento de mensagens é idempotente para que as tentativas não causem efeitos adversos se a mesma mensagem for processada várias vezes.
- Monitorar Período de retenção de mensagens: o SQS tem um período de retenção (inadimplência de 4 dias, no máximo 14 dias), após o qual as mensagens não processadas são excluídas, independentemente do status da tentativa.
- Tempo limite da visibilidade vs filas de atraso: o tempo limite da visibilidade se aplica durante o processamento, enquanto as filas de atraso adiam a primeira entrega de novas mensagens.
Técnicas adicionais para salvaguardar a longevidade da mensagem
- Implemente os contadores de tentativa manual no corpo ou atributos da mensagem se for necessário um controle de tentativa de refrigeração fina.
- Use destinos da AWS Lambda para capturar eventos de falha automaticamente.
- Empregue filas de letras mortas não apenas para mensagens que falham, mas também para verificação manual para evitar o desaparecimento silencioso.
- Projete o processamento em lote com relatórios de falhas parciais, para que apenas as mensagens falhadas sejam recozidas em vez de todo o lote, economizando tempo de processamento e reduzindo as chances de perder mensagens não processadas.
- Utilize o monitoramento e os alertas com o AWS CloudWatch para detectar altas taxas de falha ou abandono de mensagens.