aws Lambda 函数若在 handler 外部全局复用数据库连接，可能因连接池缓存、事务隔离级别或 rds 代理/读副本延迟，导致新写入数据无法被后续读请求立即感知；正确做法是每次调用在 handler 内创建新连接（或使用连接池+显式清理），确保强一致性。
在 AWS Lambda 环境中，将数据库连接（如 pymysql.connect()）声明在 lambda_handler 函数外部（即模块级全局变量），看似能提升性能，实则埋下严重一致性隐患。正如案例所示：create_user Lambda 成功提交插入后，get_users Lambda 却无法立即读到新数据——即使手动验证数据库中记录已存在，延迟可达数分钟。根本原因并非网络或 RDS 配置，而是 Lambda 执行环境复用机制与数据库连接状态耦合引发的副作用。
? 为什么全局连接会导致读写不一致？
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连接复用与事务残留
Lambda 可能复用同一执行环境（container）处理多个请求。若前一次请求未正确关闭连接或未清理事务状态（如未回滚失败事务、未重置隔离级别），后续请求复用该连接时，可能受残留 READ COMMITTED 或 REPEATABLE READ 隔离行为影响，读取到过期快照。 -
RDS 读副本路由（隐式启用）
若 RDS 实例启用了多可用区部署或配置了只读副本，且客户端连接未显式指定 use_master=True 或未禁用读副本路由（如通过 RDS proxy 的 –disable-transaction-routing），全局连接可能被路由至滞后副本。而 get_users 复用旧连接时，持续命中同一滞后副本，造成“写后读不一致”。 -
dns 缓存与连接老化
全局连接长期存活，可能遭遇 DNS 缓存未刷新（如 RDS 故障转移后 endpoint IP 变更）、TCP 连接超时中断但未触发重连，导致后续查询静默失败或返回陈旧结果。
✅ 正确实践：连接生命周期与 Lambda 生命周期对齐
应将数据库连接创建移至 lambda_handler 内部，确保每次调用获得全新、干净、可控的连接：
import pymysql import json import db_utils def lambda_handler(event, context): conn_params = db_utils.db_connection_parameters() # 每次调用新建连接，自动绑定当前执行上下文 conn = pymysql.connect( host=conn_params['host'], user=conn_params['username'], password=conn_params['password'], database=conn_params['name'], cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor, autocommit=True, # 推荐：避免手动 commit/rollback 疏漏 connect_timeout=5, read_timeout=10, write_timeout=10 ) try: # create_user 示例 if event.get('action') == 'create': with conn.cursor() as cursor: cursor.execute( "INSERT INTO users (first_name, last_name, birth_date, sex, firebase_id) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)", (event['first_name'], event['last_name'], event['birth_date'], event['sex'], event['firebase_id']) ) return {'statusCode': 201, 'body': json.dumps({'message': 'User created'})} # get_users 示例 elif event.get('action') == 'list': with conn.cursor() as cursor: cursor.execute("select * FROM users") users = cursor.fetchall() return {'statusCode': 200, 'body': json.dumps({'users': users})} finally: conn.close() # 显式关闭，释放资源⚙️ 进阶优化建议
- 使用连接池（谨慎）：若需更高性能，可引入 pymysql 的 Pool 或 SQLAlchemy 连接池，但必须配置 max_overflow=0、pool_pre_ping=True 并在每次请求后 pool.dispose()，避免跨调用状态污染。
- 强制主库读取：在 RDS Proxy 或应用层添加 /*FORCE_MASTER*/ 注释（MySQL 8.0+），或连接参数中设置 read_only=False。
- 监控与诊断：在 Lambda 中记录 SELECT @@hostname, @@read_only 结果，确认是否意外路由至只读副本。
? 总结
Lambda 的无状态设计与数据库连接的有状态特性天然冲突。“连接即用即弃”是 serverless 场景下保障数据一致性的黄金法则。放弃全局连接的微小性能收益，换取确定性、可观测性和强一致性，是云原生架构的务实选择。