当AWS Lambda函数成功运行后超时，可以通过以下几种方法来解决：

1. 增加函数的超时时间：默认情况下，AWS Lambda函数的超时时间是3秒钟，可以通过增加超时时间来解决函数运行时间超过默认时间导致的超时错误。可以在函数配置中设置超时时间，最大可设置的超时时间为5分钟。

import boto3

lambda_client = boto3.client('lambda')

def increase_timeout(function_name, timeout):
    lambda_client.update_function_configuration(
        FunctionName=function_name,
        Timeout=timeout
    )

increase_timeout('my-function', 300) # 设置超时时间为5分钟

2. 优化函数的代码逻辑：如果函数本身的代码逻辑复杂或者存在性能瓶颈，可以优化代码以减少函数的执行时间。例如，可以避免重复的计算、减少循环次数、使用更高效的算法等。

3. 异步处理或者分批处理：如果函数需要处理大量数据或者执行时间较长，可以考虑使用异步处理或者分批处理的方式来降低函数的执行时间。例如，可以将数据分成多个批次进行处理，或者将长时间的操作放入消息队列中异步处理。

import boto3

lambda_client = boto3.client('lambda')

def invoke_async(function_name, payload):
    lambda_client.invoke_async(
        FunctionName=function_name,
        InvokeArgs=payload
    )

invoke_async('my-function', payload) # 使用异步方式调用函数

4. 增加函数的内存大小：如果函数执行时间超时是因为计算资源不足导致的，可以尝试增加函数的内存大小。增加内存大小可以提高函数的计算性能，从而减少函数的执行时间。

import boto3

lambda_client = boto3.client('lambda')

def increase_memory(function_name, memory):
    lambda_client.update_function_configuration(
        FunctionName=function_name,
        MemorySize=memory
    )

increase_memory('my-function', 1024) # 设置内存大小为1GB

以上是一些常见的解决方法，根据具体情况选择适合的方法来解决AWS Lambda函数超时的问题。