AWS Lambda股票数据采集函数运行超时及线程异常问题求助

我在AWS Lambda上运行一款股票数据采集器，严格遵循操作说明部署后，执行函数时触发超时错误，同时日志显示线程异常。错误详情如下：

Response
{
  "errorMessage": "2023-02-02T11:32:24.018Z 18fecfde-318c-47a5-8df5-aa9bdbc6f138 Task timed out after 180.11 seconds"
}

Function Logs
OpenBLAS WARNING - could not determine the L2 cache size on this system, assuming 256k
running
START RequestId: 18fecfde-318c-47a5-8df5-aa9bdbc6f138 Version: $LATEST
['APPL']
loading data
Exception in thread Thread-1:

• 延长Lambda超时时间：当前超时设置为180秒，若数据采集逻辑需要更长处理时间，可在Lambda控制台「配置」→「常规配置」中调高超时上限（最大支持900秒），先验证是否为单纯超时问题。
• 补全线程异常日志：现有日志仅提示线程异常但无具体错误信息，需修改代码在线程执行函数中添加try-except块，捕获并打印完整的异常栈信息（比如使用traceback模块），定位线程内的具体报错原因。
• 验证网络访问权限：若采集器需调用外部股票数据API，确认Lambda执行角色具备出站网络权限：配置VPC的场景下需确保有NAT网关/互联网网关；无VPC配置时默认拥有公网访问权限。同时可在代码中添加简单的HTTP请求测试，验证目标API是否能正常访问。
• 提升Lambda资源配置：OpenBLAS的警告可能与Lambda的CPU/内存配置相关，尝试调高内存分配（内存与CPU性能关联），比如从默认128MB提升至512MB或更高，提升数据处理速度以降低超时概率。
• 检查股票代码正确性：日志中显示的股票代码为['APPL']，正确的苹果股票代码应为AAPL，代码输入错误可能导致采集失败，进而引发线程异常和超时，先确认股票代码是否准确。
• 确认依赖包兼容性：确保部署到Lambda的依赖包（如pandas、numpy等依赖OpenBLAS的库）是针对Lambda运行环境（如Amazon Linux 2）编译的，避免因依赖不兼容导致运行错误或性能问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aharon