Question

我们的AWS Lambda函数获取需要从AWS Cloudfront下载到/ tmp的图像有效负载。然后它对这些图像执行一些imagemagick的简单合成。 99％的时间它完美无缺。在过去的几周内（未进行任何更改），我们现在每60分钟看到4或5504个请求超时错误。

在我们的无服务器（请参见带有跨度的屏幕截图）中，该函数调用失败，因为它超时，但是所有的Cloudfront GET均为200。到268ms，该功能所需的所有图像都已下载，并且该函数正在继续运行。但是，api最多有29秒，因此该功能似乎继续运行，尽管api网关将返回504？如果函数运行正常，我该如何克服呢？

我们启用了X射线跟踪（请参见屏幕截图），并且任何类型的函数调用错误的细节都为零？如您在屏幕快照中所见，该功能处于待处理状态。不知道从哪里去调试。收到504错误很烦人，但我真的很想知道该功能是否正常运行。

我以为Xray可以给我一些实际的痕迹，尽管我可以看到（也许我没有正确配置），但是在Xray上，此时什么都没有使函数调用超时步骤。

这是我们更简单的处理程序。我不包括其他功能，我想这可能会超时，但是它们应该非常快。映像将在短短一秒钟内生成，到S3的上传最多可能会发生几秒钟，然后发生无效，然后是无效，这可能还要再花几秒钟，如果那样呢？它不应耗时30秒，也不会引发异常。

const { getBucketObjects, buildRackImage, uploadRackImageToS3, invalidateCdn } = require('./utils')

const HTTP_OK = 200

module.exports.buildRack = async event => {
    try {
        let rack

        try {
            rack = event.rack ? event : JSON.parse(event.body)
        } catch (e) {
            return Promise.reject(new Error(e))
        }

        if (!rack.image_name) {
            // eslint-disable-next-line no-throw-literal
            throw 'Image name was not provided.'
        }

        // basic data validation that all images are either jpg or png
        const errorMsg = []

        if (!rack.images) {
            // eslint-disable-next-line no-throw-literal
            throw 'Images array is empty.'
        }

        for (let i = 0; i < rack.images.length; i++) {
            const typeMatch = rack.images[i].image.match(/\.([^.]*)$/) // Infer the image type.

            if (!typeMatch) {
                errorMsg.push(`Could not determine the image type: ${rack.images[i].image}`)
            }

            const imageType = typeMatch[1]

            if (imageType !== 'jpg' && imageType !== 'png') {
                errorMsg.push(`Unsupported image type: ${rack.images[i].image}`)
            }
        }

        if (errorMsg.length > 0) {
            errorMsg.push(JSON.stringify(rack.images))
            // eslint-disable-next-line no-throw-literal
            throw errorMsg.join(' ')
        }

        /**
         * Download the rack images from S3, build the rack,
         * and upload to an S3 bucket
         */
        const getObjectResponse = await getBucketObjects(rack)

        if (!getObjectResponse) {
            // eslint-disable-next-line no-throw-literal
            throw getObjectResponse
        }

        /**
         * Build the rack image locally using imagemagick
         */
        const buildRackImageResponse = await buildRackImage(rack)

        if (!buildRackImageResponse) {
            // eslint-disable-next-line no-throw-literal
            throw buildRackImageResponse
        }

        /**
         * Upload the rack image to S3
         */
        const uploadRackImageResponse = await uploadRackImageToS3(rack.image_name)

        if (!uploadRackImageResponse) {
            // eslint-disable-next-line no-throw-literal
            throw uploadRackImageResponse
        }

        /**
         * Invalidate the rack image name from CDN if it exists
         */
        const invalidateCdnResponse = await invalidateCdn(rack.image_name)

        if (!invalidateCdnResponse) {
            // eslint-disable-next-line no-throw-literal
            throw invalidateCdnResponse
        }

        return {
            statusCode: HTTP_OK,
            body: JSON.stringify({
                message: 'Rack Successfully Built!',
                statusCode: HTTP_OK,
            }),
            isBase64Encoded: false,
        }
    } catch (e) {
        // eslint-disable-next-line no-console
        console.log(JSON.stringify(e))

        return Promise.reject(new Error(e))
    }
}

AWS Lambda函数得到504-端点请求间歇性超时-如何更好地跟踪超时原因？

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