修复 AWS Lambda 中 IronOCR 的"运行时退出"问题

Curtis Chau

Updated: 2026年6月29日

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  # 修复 AWS Lambda 中 IronOCR 的"运行时退出"问题 如果您遇到以下错误，则很可能是内存分配不足导致的： ```txt RequestId: 48ace8f3-1391-40ea-bc0e-aa864de3a8e2 Error: Runtime exited with error: signal: killed ``` ## 原因 当应用程序尝试执行超出主机或容器环境可用内存的任务时，通常会发生此错误。 当内存消耗达到系统限制时，进程将被强制终止，从而产生"信号：已终止"消息。 ## 解决方案 要增加 AWS Lambda 函数的内存： 1. 打开 AWS 管理控制台。 2. 导航至**Lambda > 函数**。 3. 选择出现问题的功能。 4. 在"配置"选项卡下，选择**"常规配置"** ，然后单击**"编辑"** 。 5. 调整内存分配并保存。 增加内存分配可以让 Lambda 函数处理更大的任务，从而有可能消除"运行时出错而退出"的问题。 修改后务必测试该功能，确保其按预期运行。

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如果您遇到以下错误，则很可能是内存分配不足导致的：

RequestId: 48ace8f3-1391-40ea-bc0e-aa864de3a8e2 Error: Runtime exited with error: signal: killed

RequestId: 48ace8f3-1391-40ea-bc0e-aa864de3a8e2 Error: Runtime exited with error: signal: killed

原因

当应用程序尝试执行超出主机或容器环境可用内存的任务时，通常会发生此错误。 当内存消耗达到系统限制时，进程将被强制终止，从而产生"信号：已终止"消息。

解决方案

要增加 AWS Lambda 函数的内存：

1. 打开 AWS 管理控制台。
2. 导航至Lambda > 函数。
3. 选择出现问题的功能。
4. 在"配置"选项卡下，选择**"常规配置"** ，然后单击**"编辑"** 。
5. 调整内存分配并保存。

增加内存分配可以让 Lambda 函数处理更大的任务，从而有可能消除"运行时出错而退出"的问题。 修改后务必测试该功能，确保其按预期运行。

Curtis Chau

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技术作家

Curtis Chau 拥有卡尔顿大学的计算机科学学士学位，专注于前端开发，精通 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。他热衷于打造直观且美观的用户界面，喜欢使用现代框架并创建结构良好、视觉吸引力强的手册。

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