DevOps Wissensdatenbank
DevOps Wissensdatenbank

Fünf häufige Gründe, warum Ihre AWS Lambda-Funktion nicht ausgeführt wird

Entdecken Sie die fünf wichtigsten Gründe, warum Ihre AWS Lambda-Funktionen fehlschlagen könnten. Dies umfasst kritische Bereiche wie IAM-Berechtigungslücken, komplizierte VPC-Konnektivitätseinrichtungen, Fehlkonfigurationen von Umgebungsvariablen, Ressourcen-Timeouts und Ausnahmen auf Code-Ebene. Erfahren Sie praktische Schritte zur Analyse der CloudWatch Logs, um robuste und erfolgreiche Serverless-Deployments sicherzustellen.

37 Aufrufe

Fünf häufige Gründe, warum Ihre AWS Lambda-Funktion nicht ausgeführt wird

AWS Lambda bietet eine beispiellose Agilität für die Entwicklung serverloser Anwendungen, sodass sich Entwickler rein auf die Code-Logik konzentrieren können. Wenn bei Bereitstellungen jedoch Probleme bei der Ausführung auftreten, kann die Diagnose der Grundursache manchmal schwierig sein. Fehlkonfigurationen in Bezug auf Netzwerk, Berechtigungen oder Ressourcenallokation verhindern häufig eine erfolgreiche Ausführung der Funktion.

Dieser umfassende Leitfaden untersucht fünf der häufigsten Gründe, warum eine AWS Lambda-Funktion möglicherweise nicht wie erwartet ausgeführt wird. Wenn Sie diese Fallstricke verstehen und lernen, wie Sie CloudWatch Logs zur Diagnose nutzen können, können Sie die Zuverlässigkeit und Stabilität Ihrer serverlosen Architektur dramatisch verbessern.

1. IAM-Ausführungsrollen-Berechtigungsprobleme

Voraussetzung für eine Lambda-Funktion ist die korrekte Identity and Access Management (IAM)-Berechtigung für den Betrieb im AWS-Ökosystem. Wenn die Ausführungsrolle der Funktion die notwendigen Berechtigungen fehlen, schlägt sie unmittelbar nach dem Aufruf fehl.

Häufige Berechtigungsfehler

  • Fehlendes lambda:InvokeFunction: Obwohl dies normalerweise bei der Einrichtung von Triggern (wie API Gateway) abgedeckt ist, erfordert der direkte programmatische Aufruf diese Berechtigung.
  • Fehlende Protokollierungsberechtigungen: Standardmäßig muss Lambda Ausführungsdetails in Amazon CloudWatch schreiben. Wenn der Rolle die Berechtigungen für logs:CreateLogGroup, logs:CreateLogStream und logs:PutLogEvents fehlen, schlägt die Funktion fehl.
  • Ressourcenzugriff verweigert: Wenn Ihre Funktion versucht, mit anderen Diensten zu interagieren (z. B. Lesen aus einem S3-Bucket oder Schreiben in DynamoDB), muss die Rolle explizit Richtlinien enthalten, die den Zugriff auf diese spezifischen Ressourcen gewähren.

Praxistipp: Überprüfen Sie immer die an Ihre Funktion angehängte Ausführungsrolle in der Lambda-Konsole. Überprüfen Sie die angehängten Richtlinien, achten Sie genau auf die verwaltete Richtlinie AWSLambdaBasicExecutionRole und stellen Sie sicher, dass benutzerdefinierte Richtlinien alle nachgeschalteten Dienste abdecken, mit denen der Code interagiert.

2. VPC-Konfigurations- und Konnektivitätsprobleme

Wenn eine Lambda-Funktion auf Ressourcen innerhalb eines privaten Netzwerks zugreifen muss (z. B. eine RDS-Datenbank oder ein interner Dienst), muss sie so konfiguriert sein, dass sie innerhalb einer Virtual Private Cloud (VPC) ausgeführt wird. Die VPC-Konfiguration ist eine häufige Fehlerquelle.

Die verborgene Konnektivitätsfalle

Wenn Sie eine Funktion in eine VPC einfügen, verliert sie den standardmäßigen öffentlichen Internetzugriff, sofern dies nicht explizit anders konfiguriert wird. Fehler äußern sich oft als Timeouts beim Versuch, auf externe APIs oder AWS-Dienste zuzugreifen, die sich nicht in derselben VPC befinden (wie DynamoDB- oder S3-Endpunkte).

  • Fehlendes NAT-Gateway/Egress: Wenn sich Ihre Funktion in einem privaten Subnetz befindet und das öffentliche Internet erreichen muss, muss sie eine Route über ein NAT-Gateway haben, das in einem öffentlichen Subnetz konfiguriert ist. Ohne dies schlagen externe API-Aufrufe fehl (Timeouts).
  • Fehlkonfiguration der Sicherheitsgruppe: Die an die Lambda ENI (Elastic Network Interface) angehängten Sicherheitsgruppen müssen den ausgehenden Datenverkehr an notwendigen Ports zulassen (z. B. Port 443 für HTTPS) und möglicherweise auch eingehenden Datenverkehr, falls andere Ressourcen zurückkommunizieren müssen.

Warnung: Funktionen, die in einer VPC konfiguriert sind, benötigen oft länger für die Initialisierung (ein langsamerer „Cold Start“), da AWS die notwendigen ENIs bereitstellen und anhängen muss.

3. Umgebungsvariablen und Konfigurationsfehler

Umgebungsvariablen sind entscheidend, um Konfigurationsdetails (wie Datenbankverbindungszeichenfolgen oder API-Schlüssel) in Ihre Laufzeitumgebung einzuspeisen, ohne sie fest zu codieren. Fehler hier führen oft zu Laufzeitausnahmen, wenn Ihr Code versucht, nicht vorhandene oder falsch formatierte Variablen zu lesen.

Wie Variablen Fehler verursachen

  1. Fehlende Variablen: Der Code erwartet eine Variable (z. B. DB_ENDPOINT), die in der Lambda-Konfiguration nie definiert wurde.
  2. Probleme bei der Typumwandlung (Type Coercion): Wenn Ihr Code einen numerischen Wert aus einer Umgebungsvariable erwartet, Sie aber eine Zeichenfolge übergeben, die nicht analysiert werden kann, stürzt die Funktion während der Initialisierung ab.

Beispiel für einen Codefehler (Node.js):

const port = parseInt(process.env.PORT_NUMBER, 10); 
// Wenn PORT_NUMBER undefiniert oder 'abc' ist, wird 'port' zu NaN, was zu nachfolgenden Initialisierungsfehlern führt.

Überprüfen Sie immer die Registerkarte Konfiguration in der Lambda-Konsole, um zu bestätigen, dass alle erwarteten Variablen vorhanden und korrekt typisiert sind.

4. Ressourcen-Timeouts und Speicherzuweisung

Lambda-Funktionen unterliegen zwei primären Ressourcengrenzen: Speicher und Timeout. Das Erreichen einer dieser Grenzen führt zu einem Ausführungsfehler.

Timeout-Fehler

Wenn die Ausführungszeit Ihrer Funktion die konfigurierte Timeout-Einstellung überschreitet, beendet Lambda den Prozess zwangsweise. Dies ist häufig bei Funktionen der Fall, die große Datenverarbeitung, komplexe Netzwerkoperationen oder tiefe rekursive Logik behandeln.

CloudWatch-Fehlersignatur: Achten Sie auf Protokolle, die auf ein Beendigungsereignis hinweisen, oft mit einer Meldung bezüglich der Ausführungsdauer, die das konfigurierte Limit überschreitet.

Unzureichender Speicher

Die Speicherzuweisung beeinflusst direkt die CPU-Leistung. Wenn eine Funktion erhebliche Berechnungen erfordert oder häufig große Datenpuffer verarbeitet (wie bei der Verarbeitung großer Bilddateien), kann eine zu geringe Speicherzuweisung zu Speicherüberlauf (Out-of-Memory, OOM)-Fehlern oder übermäßiger Verarbeitungszeit führen, was schließlich zu einem Timeout führt.

Best Practice: Wenn Sie vermuten, dass die Leistung das Problem ist, erhöhen Sie den zugewiesenen Speicher. AWS weist oft darauf hin, dass die Erhöhung des Speichers auch proportional die CPU-Leistung erhöht, was manchmal die Ausführungszeit verkürzen und die Gesamtkosten senken kann, selbst wenn der Preis pro Millisekunde steigt.

5. Probleme innerhalb des Funktionscodes selbst

Obwohl die obigen Punkte Infrastruktur und Konfiguration abdecken, bleibt der direkteste Grund für den Fehler der Fehler in der bereitgestellten Code-Logik. Wenn Ihre Funktion versucht, eine unbehandelte Operation durchzuführen, löst sie eine Ausnahme aus, die die Ausführung beendet.

Analyse von Codefehlern mit CloudWatch

CloudWatch Logs sind die maßgebliche Quelle für das Debuggen von Laufzeitfehlern. Wenn eine Funktion aufgrund der Code-Logik abstürzt, enthalten die Protokolle einen vollständigen Stack-Trace.

  1. Zu CloudWatch navigieren: Wechseln Sie zum CloudWatch-Dienst und suchen Sie die Protokollgruppen, die mit Ihrer Lambda-Funktion verknüpft sind (Format: /aws/lambda/IhrFunktionsname).
  2. Fehler identifizieren: Suchen Sie nach dem neuesten Protokollstrom. Fehler enthalten oft ERROR-Marker oder das sprachspezifische Schlüsselwort für Ausnahmen (z. B. Traceback (most recent call last) in Python).

Beispiel für einen Python Traceback-Ausschnitt:

[ERROR] KeyError: 'USERNAME'
Traceback (most recent call last):
  File "/var/task/lambda_function.py", line 15, in lambda_handler
    user = os.environ['USERNAME']
KeyError: 'USERNAME'

Dies zeigt deutlich, dass der Code fehlgeschlagen ist, weil auf die Umgebungsvariable USERNAME zugegriffen wurde, sie aber nicht definiert war, was mit Punkt 3 korreliert.

Zusammenfassung und nächste Schritte

Das Debuggen von Lambda-Fehlern erfordert einen systematischen Ansatz, der von den Infrastrukturvoraussetzungen bis zur Laufzeitausführung reicht. Die fünf häufigsten Fehlerquellen beziehen sich auf IAM-Berechtigungen, VPC-Netzwerkgrenzen, Konfiguration der Umgebung, Ressourcengrenzwerte (Zeit/Speicher) und direkte Code-Ausnahmen.

Beginnen Sie Ihre Fehlerbehebung immer mit der Überprüfung der CloudWatch-Protokolle. Wenn Sie Timeouts oder Verbindungsfehler im Zusammenhang mit externen Ressourcen sehen, vermuten Sie Ihre VPC/Sicherheitsgruppen oder Ihre IAM-Rolle. Wenn Sie Initialisierungsfehler sehen, überprüfen Sie die Umgebungsvariablen. Durch die proaktive Behandlung dieser fünf Bereiche können Sie die Debugging-Zeit für serverlose Bereitstellungen erheblich reduzieren.