优化代码并增加资源配置。具体步骤如下：

1. 检查函数代码中是否有耗时操作，例如数据库查询、网络请求等。如果有，可以将这些操作异步执行，以降低函数的响应时间。

2. 调整函数的内存配置，以提高函数的执行效率。通常情况下，增加内存配置可以显著提高函数的执行速度。

3. 检查函数的执行时间是否超过 1200 毫秒，如果是，则可以将函数的超时时间适当调整，以避免函数超时导致错误。

示例代码：

以下是一个计算斐波那契数列的基本 AWS Lambda 函数。这个函数会根据指定的参数计算出相应的斐波那契数列值，并返回结果。如果函数的执行时间超过 1200 毫秒，则会触发上述问题。

def lambda_handler(event, context):
    n = int(event['n'])
    if n <= 0:
        return {'error': 'Invalid parameter value'}
    elif n == 1:
        return {'result': 0}
    elif n == 2:
        return {'result': 1}
    else:
        return {'result': fib(n-1) + fib(n-2)}

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

如上所述，这个函数的执行时间可能会超过 1200 毫秒。为了解决这个问题，可以增加内存配置并修改代码，使其更加高效。

def lambda_handler(event, context):
    n = int(event['n'])
    if n <= 0:
        return {'error': 'Invalid parameter value'}
    elif n == 1:
        return {'result': 0}
    elif n == 2:
        return {'result