这个问题通常是由于 Lambda 函数同时处理多个请求时，内存不足导致的。解决方法是增加 Lambda 函数的内存限制，或按需创建新的 Lambda 函数实例以处理请求。

以下是一个示例 Python 代码，使用 AWS Lambda 增加内存并处理请求：

import json

def lambda_handler(event, context):
    # 读取并打印请求事件
    print("Received event: " + json.dumps(event, indent=2))
    
    # 增加 Lambda 函数内存限制
    memory = context.memory_limit_in_mb
    print("Lambda function memory limit: " + str(memory))

    # 处理请求
    response = {"statusCode": 200, "body": "Hello, world!"}
    
    return response

在 AWS Lambda 控制台中，将此函数的内存限制设置为 Lambda 函数绑定的资源的最大值。如果 Lambda 函数的内存限制太小，可以导致函数无法同时处理多个请求。而如果内存限制太高，则会浪费资源。