在 VPC 中运行的 Lambda 函数通过 VPC 端点轮询 SQS 队列，然后计算消息中数值的移动平均值。初步测试显示移动平均值不准确。开发人员如何确保准确的移动平均值？

当 Lambda 函数需要维护状态（如移动平均值）时，并发执行会导致数据不一致。将函数的保留并发设置为 1，可以确保在任何给定时间只有一个函数实例在运行，从而避免了并发问题。在函数内部计算移动平均值，并将结果存储在 Amazon ElastiCache（一种内存缓存服务）中，可以确保后续调用能够访问到最新的、准确的移动平均值。 其他选项的问题在于： 修改函数以将传入值存储在 Amazon ElastiCache 中，并在初始化时使用缓存值计算移动平均值：这没有解决并发问题，多个函数实例仍然可能同时写入和读取缓存，导致数据不一致。 将函数的预置并发设置为 1：预置并发是为函数预先分配执行环境，以减少冷启动时间，但它不限制并发执行的数量。如果请求量超过预置并发，Lambda 仍会启动新的实例。 修改函数以将值存储在函数的层中，并在初始化时使用这些存储值计算移动平均值：Lambda 层是用于共享代码和依赖项的，不是用于存储运行时状态的。层中的数据在函数实例之间是共享的，但每次函数调用时，层中的数据都是只读的，并且不会在调用之间持久化。