可以通过设置Lambda函数的并发限制来实现此目标，以确保在某个任务完成之前它不会从SQS队列中读取更多的消息。具体来说，我们可以使用Lambda函数的计数器，该计数器告诉我们当前正在执行的函数的数量。然后，我们可以检查该计数器，如果它等于或超过我们设置的最大值，则不处理新的SQS事件，直到已处理的事件数量小于最大并发限制。

以下是一个示例Lambda函数，用于处理SQS事件，并在处理每个消息时更新计数器：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    max_concurrent_executions = 5
    current_executions = get_current_executions()

    if current_executions >= max_concurrent_executions:
        # Stop processing new SQS messages until some executions finish
        return

    # Process SQS message
    message = event['Records'][0]['body']
    process_sqs_message(message)

    # Decrement the current_executions counter
    decrease_current_executions()

def get_current_executions():
    cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')
    response = cloudwatch.get_metric_data(
        MetricDataQueries=[
            {
                'Id': 'm1',
                'MetricStat': {
                    'Metric': {
                        'Namespace': 'AWS/Lambda',
                        'MetricName': 'ConcurrentExecutions',
                        'Dimensions': [
                            {
                                'Name': 'FunctionName',
                                'Value': context.function_name
                            }
                        ]
                    },
                    'Period': 60,
                    'Stat': 'Sum'
                },
                'ReturnData': True
            }
        ],
        StartTime=datetime.utcnow() - timedelta(minutes=10),
        EndTime=datetime.utcnow()
    )
    if 'Datapoints' in response['MetricDataResults'][0]:
        return int(response['MetricDataResults'][0]['Datapoints'][-1]['Sum'])
    else:
        return 0

def decrease_current_executions():
    cloudwatch = boto3.client