要解决AWS负载均衡器目标处理时间随机变高的问题，可以采取以下几个步骤：

1. 监控目标实例：首先，需要监控目标实例的性能指标，例如CPU利用率、内存利用率、网络流量等。可以使用AWS CloudWatch来进行监控，并设置相应的警报规则。

2. 自动伸缩组：如果目标实例的性能指标超过了一定的阈值，可以考虑使用AWS自动伸缩组来自动调整实例的数量。例如，如果CPU利用率过高，可以增加实例数量来分担负载。

3. 优化目标实例：如果目标实例的性能问题不是由于负载过高引起的，可以考虑对目标实例进行优化。例如，可以使用更高性能的实例类型，增加实例的内存和CPU资源，或者修改应用程序的配置参数。

4. 网络配置：检查网络配置，确保负载均衡器和目标实例之间的网络连接是稳定的。可以查看网络延迟、丢包率等指标，并根据需要调整网络配置。

下面是一个示例代码，用于监控目标实例的CPU利用率，并在达到阈值时自动增加实例数量：

import boto3

def monitor_cpu_utilization():
    cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')
    response = cloudwatch.get_metric_statistics(
        Namespace='AWS/EC2',
        MetricName='CPUUtilization',
        Dimensions=[
            {
                'Name': 'InstanceId',
                'Value': 'your-instance-id'
            },
        ],
        StartTime='2022-01-01T00:00:00Z',
        EndTime='2022-01-01T01:00:00Z',
        Period=300,
        Statistics=['Average'],
        Unit='Percent'
    )
    
    # 根据实际情况设置阈值
    threshold = 80
    
    for datapoint in response['Datapoints']:
        if datapoint['Average'] > threshold:
            increase_instance_count()

def increase_instance_count():
    autoscaling = boto3.client('autoscaling')
    response = autoscaling.describe_auto_scaling_groups(
        AutoScalingGroupNames=[
            'your-auto-scaling-group-name',
        ]
    )
    
    current_capacity = response['AutoScalingGroups'][0]['DesiredCapacity']
    
    # 根据实际情况设置增加实例数量
    new_capacity = current_capacity + 1
    
    autoscaling.set_desired_capacity(
        AutoScalingGroupName='your-auto-scaling-group-name',
        DesiredCapacity=new_capacity
    )

monitor_cpu_utilization()

请根据实际情况替换代码中的占位符，例如'your-instance-id'和'your-auto-scaling-group-name'。此示例代码使用AWS SDK for Python（Boto3）来获取目标实例的CPU利用率，并根据阈值自动增加实例数量。你可以根据实际情况修改代码并添加其他监控和优化步骤。