SST项目部署过程中fetch失败问题的分析与解决
问题背景
在使用SST(Serverless Stack)框架进行应用部署时,部分用户遇到了间歇性的部署失败问题。具体表现为在部署过程中,系统会抛出"fetch failed"错误,导致整个部署流程中断。这个问题特别容易发生在持续集成(CI)环境中,有时会连续多次出现,给开发团队带来了不小的困扰。
错误现象
部署过程中出现的典型错误信息如下:
Error Web sst:aws:SvelteKit → WebCdnWaiter sst:aws:DistributionDeploymentWaiter
fetch failed
✕ Failed
Web sst:aws:SvelteKit → WebCdnWaiter sst:aws:DistributionDeploymentWaiter
fetch failed
从现象来看,这个错误通常不会立即出现,而是在部署开始后大约5分钟左右才发生,具有一定的延迟性。
根本原因分析
经过SST开发团队的深入调查,发现这个问题的根源在于Node.js原生的fetch API存在一个硬编码的5分钟超时限制。这个限制是不可配置的,意味着任何通过fetch发起的HTTP请求如果超过5分钟没有完成,就会自动终止并抛出错误。
在SST的部署流程中,当需要等待AWS CloudFront分发完成时,系统会发起一个长时间运行的请求来轮询部署状态。如果CloudFront的部署过程超过了5分钟,就会触发这个fetch的超时机制,导致部署失败。
解决方案
SST团队在v0.1.89版本中修复了这个问题。解决方案是弃用Node.js原生的fetch API,转而使用Node.js内置的http模块来处理长时间运行的HTTP请求。http模块没有硬编码的超时限制,可以更灵活地处理长时间运行的部署过程。
升级建议
遇到此问题的用户应该将SST升级到v0.1.89或更高版本。升级后,部署过程中的长时间等待将不再受5分钟超时限制的影响,部署成功率将显著提高。
总结
这个案例展示了基础设施工具开发中常见的一个挑战:依赖底层API时的隐藏限制。Node.js的fetch API虽然使用方便,但其不可配置的超时限制在某些场景下会成为瓶颈。SST团队通过切换到更底层的http模块,不仅解决了当前的问题,也为处理类似场景提供了更可靠的解决方案。
对于开发者而言,这个案例也提醒我们,在使用任何API时都应该充分了解其限制和边界条件,特别是在构建关键业务系统时。当遇到看似随机的失败时,考虑底层依赖的限制往往能帮助我们更快地找到解决方案。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00