python - AWS lambda - 每次执行后发布/tmp 存储

Question

我有 4 个将同时调用的 lambda 函数(由 SNS)，SNS 事件的频率为 5 分钟。每个函数都处理大量数据和图像(~300MB)，所以我将它们存储在 /tmp 文件夹中(500MB 限制)。

在函数的开始，我写了一些代码到清理 /tmp 文件夹，以确保它没有内存不足(因为我知道 AWS lambda 有时会重用以前的容器来提高性能)。

我手动检查(创建消息并通过 SNS 发布到 4 个 lambda 函数)，它工作正常。

但是当它自动运行(每 5 分钟调用一次)时，结果并不如我所愿。第一次执行没问题，但接下来，4 个甚至 4 个 lambda 函数中的 1 个抛出与“内存不足”相关的错误:“设备上没有剩余空间”，无法加载 lib，...

以前，我使用 nodejs(4.3) 它在两种情况下都可以正常工作。

但是由于某种原因我不得不改成python，主要流程和创建数据的mount是一样的。但是自动运行就失败了。

我认为问题来自先前容器(重用容器)的缓存，我检查了 /tmp 后 clean (ls -alh/tmp) 没有文件，但是当检查存储时(df/tmp)它显示已使用是 77%。

非常感谢制作干净的 /tmp 文件夹或解决方案的任何建议。谢谢!

已编辑:我用来清理 /tmp 文件夹的代码:

from subprocess import call
...
call('rm -rf /tmp/*', shell=True)

Answer 1

是的，lambda 是托管服务；如果 lambda 被重复调用，它们确实会重用相同的底层资源。这是我们面临的生产问题，并通过删除/tmp 解决了这个问题。 AWS 应在其常见问题解答中单独提及这一点。

if os.path.exists(tmp_file_path):
        os.remove(tmp_file_path)
        print("Removed the file %s" % tmp_file_path)     
else:
    print("Sorry, file %s does not exist." % tmp_file_path)