在Day 7: 設定 AWS SQS 為 Lambda 的 trigger 有提到要怎麼設定 AWS SQS 為 Lambda 的 trigger ，接下來要繼續討論，如何優化 Lambda 和 SQS 的設計，避免因為執行時發生 的 Exception ，造成 Lambda 多次觸發， message 囤積在 SQS 的問題。

為什麼我們需要 Dead-letter queue ？

因為 Lambda 有 retry 機制，所以當 Lambda 執行發生例外（ Exception ）時，該 message 會返回 SQS ，並重新排隊等待處理，這時候如果又有新的 message 被塞到 SQS 中，會不斷把 message 囤積在 SQS 的 queue ，最後會造成 queue 中的 message 累積過多， message 要經過很久的時間才會被執行。

而在 SQS 設定 Dead-letter queue 可以減緩這個問題，讓 message 在 retry 幾次之後，移到另外一個 queue ，原本的 queue 就可以不受這些失敗的 message 干擾，開發人員也能針對那些有問題的 message 進行 debug 或重新執行。

在這邊簡單設計一個實驗，證明 Lambda 的 Exception 真的會造成 message 囤積在 queue 的情況。首先，在 Lambda 的程式碼直接丟出 Exception 。

接下來把 13 個 message 丟到 queue，可以很清楚的在 SQS 的監控中看到，所有 message 都執行失敗的情況下，這 13 個 message 一直囤積在 queue 中。

如何在 SQS 加上 Dead Letter Queue ？

首先，點選 Edit 對 queue 進行編輯。

接著，拉到 Dead-letter queue 那邊，並且選擇 Enable ，然後選擇另外一個 queue ，最後存檔就完成設定了。

設定完Dead-letter queue之後？

設完 Dead-letter queue 之後，可以看到設定給 Lambda 當 trigger 的 SQS queue ，沒有一直重複接收執行失敗的 message ，堆積問題得到有效緩解。

接著到 Dead-letter queue 那邊，可以看到 Dead-letter queue 確實收到13個失敗的 message ，緩解了 Lambda Exception 造成 message 囤積在原本的 queue 的問題。

medium: 使用 SQS Dead Letter Queue 緩解 AWS Lambda Exception 造成 message 囤積在 SQS 的問題