任何人在使用 AWS kinesis 流、lambda 和 firehose 时都遇到过数据丢失的情况？

Question

我目前正在向 aws kinesis 流发送一系列 xml 消息，我一直在不同的项目中使用它，所以我非常有信心这个位有效。然后我编写了一个 lambda 来处理从 kinesis 流到 kinesis firehose 的事件：

import os
import boto3
import base64

firehose = boto3.client('firehose')


def lambda_handler(event, context):
    deliveryStreamName = os.environ['FIREHOSE_STREAM_NAME']

    # Send record directly to firehose
    for record in event['Records']:
        data = record['kinesis']['data']

        response = firehose.put_record(
            DeliveryStreamName=deliveryStreamName,
            Record={'Data': data}
        )
        print(response)

我已将 kinesis 流设置为 lamdba 触发器，并将批量大小设置为 1，起始位置为 LATEST。

对于 kinesis firehose，我有以下配置：

Data transformation*: Disabled
Source record backup*: Disabled
S3 buffer size (MB)*: 10
S3 buffer interval (sec)*: 60
S3 Compression: UNCOMPRESSED
S3 Encryption: No Encryption
Status: ACTIVE
Error logging: Enabled

我发送了 162 个事件，并从 s3 读取它们，我设法得到的最多是 160 个，而且通常更少。我什至试图等待几个小时，以防重试发生奇怪的事情。

任何人都有使用 kinesis-> lamdba -> firehose 的经验，并且遇到过丢失数据的问题吗？

Answer 1

从我在这里看到的情况来看，当您将数据发布到 Kinesis Stream（不是 FireHose）时，很可能会丢失项目。

由于您在写入 FireHose 时使用了put_record，因此它将引发异常并且在这种情况下将重试 lambda。 （检查该级别是否存在故障是有意义的）。

所以考虑到我可能会假设记录在到达 Kinesis 流之前就丢失了。 如果您使用put_records 方法将项目发送到 Kinesis 流，则不能保证所有记录都会发送到流（由于超出写入吞吐量或内部错误），某些记录可能无法发送。在这种情况下，您的代码应该重新发送失败的记录子集（这里是 Java example，抱歉我找不到 Python 的）。