如何通过Map状态与RunTask API并行运行大量AWS Fargate任务并规避限流？

1. 限制Map状态的并发数 #

直接在Step Function的Map状态中配置MaxConcurrency参数，将并发执行的任务数设为20以内（比如严格设为20）。这样Map会按照限流阈值逐步发起RunTask调用，避免一次性触发250次请求打满速率限制。

• 若需要加快整体执行速度，可根据实际测试微调并发数，但不要超过AWS规定的每秒20次调用上限。

2. 给子任务添加随机延迟 #

在Map的每个子执行流程里，调用RunTask之前插入一个Wait状态，给不同任务设置0-10秒的随机延迟，分散请求发送的时间点，避免集中触发限流。

• 实现方式：使用SecondsPath引用动态生成的随机延迟值，确保每个任务的延迟时间不一样，均匀分散请求。

3. 用队列做请求缓冲 #

将250个任务请求先发送到SQS队列，再通过Step Function的循环状态，每次从队列中取出最多20条消息，按速率限制调用RunTask。这种方式相当于用队列做一层缓冲，把突发请求转换成匀速的调用。

• 也可以结合ECS的批量RunTask能力，但要注意单条RunTask请求的任务数量限制，避免批量请求本身触发其他限流。

4. 申请提高RunTask的API限额 #

如果长期需要更高的并发调用量，可以通过AWS Support提交限额提升申请，提高RunTask的每秒调用速率限制。

• 该方式适合长期业务需求，临时场景优先用前三种方案，因为限额申请需要AWS审核周期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Asish Balu