AWS并不保证Lambda函数将被100%触发。Lambda函数的触发是基于一些事件源的，如API网关、S3对象创建、CloudWatch计划事件等。虽然AWS努力保持高可用性和可靠性，但在某些情况下，事件可能会丢失或无法触发Lambda函数。

为了增加Lambda函数的可触发性和可靠性，你可以采取以下方法：

1. 添加重试逻辑：在Lambda函数中添加重试逻辑，以便在事件丢失或无法触发时进行重试。可以使用指数退避算法来控制重试间隔，以避免过度加载目标资源。

import boto3
import time

def lambda_handler(event, context):
    try:
        # 处理事件的代码
        process_event(event)
    except Exception as e:
        # 添加重试逻辑
        retry_count = event.get('retry_count', 0)
        if retry_count < 3:
            time.sleep(2 ** retry_count)
            event['retry_count'] = retry_count + 1
            lambda_client = boto3.client('lambda')
            lambda_client.invoke(
                FunctionName=context.function_name,
                InvocationType='Event',
                Payload=json.dumps(event)
            )
        else:
            # 如果达到最大重试次数，可以记录错误日志或采取其他操作
            print(f"Failed to process event: {event}, Error: {str(e)}")

2. 使用Dead Letter Queue (DLQ)：Lambda函数可以配置一个Dead Letter Queue，当函数无法处理事件时，可以将事件发送到DLQ中。你可以使用Amazon Simple Notification Service (SNS) 或Amazon Simple Queue Service (SQS) 作为DLQ。这样可以避免事件丢失，并提供额外的错误处理和调试机制。

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    try:
        # 处理事件的代码
        process_event(event)
    except Exception as e:
        # 将事件发送到Dead Letter Queue
        dlq_client = boto3.client('sqs')
        dlq_queue_url = 'your_dlq_queue_url'
        dlq_client.send_message(
            QueueUrl=dlq_queue_url,
            MessageBody=json.dumps(event)
        )

3. 使用事件源的错误处理机制：一些事件源，如API网关和SNS主题，提供了错误处理机制。你可以配置这些事件源以在无法成功触发Lambda函数时执行备用操作。

无论采取哪种方法，都应该在实现中考虑到幂等性和错误处理机制。