同一PartitionKey的Kinesis触发Lambda为何并发？如何实现串行处理？

我已将Kinesis Stream配置为AWS Lambda的事件触发器，触发器配置如下：

Activate trigger: Yes
  Authentication:[{}]
  Batch size: 10
  Batch window: 1
  Concurrent batches per shard: 1
  Last processing result: OK
  Maximum age of record: 10800
  On-failure destination: None
  Report batch item failures: No
  Retry attempts: None
  Split batch on error: No
  Starting position: LATEST
  Tumbling window duration: None
  UUID: b90da7ec-6e4c-4848-99f5-effa2cf5e0cf

我向该流写入了多条带有同一PartitionKey的记录，数分钟后查看Lambda的Concurrent executions指标，发现存在并发执行的情况。

根据AWS文档说明：

A partition key is used to group data by shard within a stream. Kinesis Data Streams
segregates the data records belonging to a stream into multiple shards. It uses the
partition key that is associated with each data record to determine which shard a
given data record belongs to. Partition keys are Unicode strings, with a maximum
length limit of 256 characters for each key. An MD5 hash function is used to map
partition keys to 128-bit integer values and to map associated data records to
shards using the hash key ranges of the shards. When an application puts data into
a stream, it must specify a partition key.

请问为何我的Lambda会出现并发执行？我该如何配置才能让Lambda对Kinesis分片进行串行无并发的处理？

并发执行的原因 #

1. Kinesis多分片存在：同一PartitionKey的记录只会落在单个分片，但如果你的Kinesis Stream有多个分片（比如自动扩容触发分片分裂、初始创建时就配置多分片），Lambda会为每个分片独立启动执行进程，这是Kinesis与Lambda集成的默认行为，每个分片的处理相互隔离，自然会出现并发。
2. Lambda全局并发未限制：即使单分片的并发批次设为1，若Lambda函数未设置全局并发上限，多个分片的执行请求仍会同时触发，导致整体并发。
3. 异常执行残留：极少数情况下，若之前的Lambda执行进程未正常终止（比如因异常挂起），可能出现残留并发，但你配置了Retry attempts: None，这种概率极低。

实现分片串行无并发的配置方法 #

要实现Lambda对Kinesis分片的全串行处理，需从两方面配置：

1. 确保Kinesis Stream仅含单个分片 #

• 查看Kinesis控制台的分片数量，若存在多分片，可手动合并分片（仅适用于按需模式或已关闭自动扩容的流）；
• 关闭Kinesis Stream的自动分片扩容功能，避免流量增长时自动创建新分片，确保流始终只有一个分片。

2. 配置Lambda限制全局并发 #

• 保持触发器的Concurrent batches per shard为1（你当前已正确配置），确保单个分片内的批次串行处理；
• 在Lambda控制台设置函数的并发上限为1：进入函数配置的“并发”页面，将“预留并发”设为1，或直接设置函数的“并发上限”为1，强制函数同时只能运行一个执行实例；
• 若无需处理部分失败重试，可保持Report batch item failures为No，后续若有失败场景，启用该配置可避免不必要的重试并发。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jonua