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DynamoDB Streams und Time to Live (TTL)

Sie können Elemente, die von Time to Live (TTL) gelöscht wurden, sichern oder anderweitig verarbeiten, indem Sie Amazon DynamoDB Streams in der Tabelle aktivieren und die Streams-Datensätze der abgelaufenen Artikel verarbeiten. Weitere Informationen finden Sie unter Lesen und Verarbeiten eines Streams.

Der Stream-Datensatz enthält ein Benutzeridentitätsfeld Records[<index>].userIdentity.

Die Elemente, die nach Ablauf durch den Gültigkeitsdauer-Prozess gelöscht wurden, haben die folgenden Felder:

Im Folgenden JSON wird der relevante Teil eines einzelnen Streams-Datensatzes dargestellt.

"Records": [
    {
        ...

        "userIdentity": {
            "type": "Service",
            "principalId": "dynamodb.amazonaws.com"
        }

        ...

    }
]

Verwenden von DynamoDB Streams und Lambda zum Archivieren gelöschter Elemente TTL

Die Kombination von DynamoDB Time to Live (TTL), DynamoDB Streams und AWS Lambda kann dazu beitragen, die Archivierung von Daten zu vereinfachen, die DynamoDB-Speicherkosten zu senken und die Codekomplexität zu reduzieren. Die Verwendung von Lambda als Stream-Consumer bietet viele Vorteile, vor allem die Kostensenkung im Vergleich zu anderen Verbrauchern wie der Kinesis Client Library ()KCL. Wenn Sie Lambda zum Verwerten von Ereignissen verwenden, fallen keine Gebühren für GetRecords API Aufrufe in Ihrem DynamoDB-Stream an, und Lambda kann eine Ereignisfilterung bereitstellen, indem JSON Muster in einem Stream-Ereignis identifiziert werden. Bei der Inhaltsfilterung nach Ereignismustern können Sie bis zu fünf verschiedene Filter definieren, um zu steuern, welche Ereignisse zur Verarbeitung an Lambda gesendet werden. Dies hilft, die Zahl der Aufrufe Ihrer Lambda-Funktionen zu reduzieren, den Code zu vereinfachen und die Gesamtkosten zu senken.

Zwar enthält DynamoDB Streams alle Datenänderungen, beispielsweise Create-, Modify- und Remove-Aktionen, dies kann jedoch zu unerwünschten Aufrufen Ihrer Lambda-Archivfunktion führen. Angenommen, Sie haben eine Tabelle mit 2 Millionen Datenänderungen pro Stunde, die in den Stream einfließen, aber weniger als 5 Prozent davon sind gelöschte Elemente, die im Laufe des TTL Prozesses ablaufen und archiviert werden müssen. Bei Verwendung von Lambda-Ereignisquellenfiltern wird die Lambda-Funktion nur 100 000-mal pro Stunde aufgerufen. Infolge der Ereignisfilterung werden Ihnen anstelle der 2 Millionen Aufrufe, die Sie ohne Ereignisfilterung hätten, nur die erforderlichen Aufrufe in Rechnung gestellt.

Die Ereignisfilterung wird auf die Lambda-Ereignisquellenzuweisung, angewendet. Hierbei handelt es sich um eine Ressource, die aus einem ausgewählten Ereignis – dem DynamoDB-Stream – Daten liest und eine Lambda-Funktion aufruft. Im folgenden Diagramm ist zu sehen, wie ein durch Time to Live gelöschtes Element von einer Lambda-Funktion unter Verwendung von Streams und Ereignisfiltern verarbeitet wird.

Ereignisfiltermuster für DynamoDB Time to Live

Wenn Sie Ihren Filterkriterien JSON für die Zuordnung von Ereignisquellen Folgendes hinzufügen, können Sie Ihre Lambda-Funktion nur für TTL gelöschte Elemente aufrufen:

{
    "Filters": [
        {
            "Pattern": { "userIdentity": { "type": ["Service"], "principalId": ["dynamodb.amazonaws.com"] } }
        }
    ]
}

Erstellen Sie eine Zuordnung zur AWS Lambda Ereignisquelle

Verwenden Sie die folgenden Codeausschnitte, um eine gefilterte Ereignisquellenzuweisung zu erstellen, die Sie mit dem DynamoDB-Stream einer Tabelle verbinden können. Jeder Codeblock enthält das Ereignisfiltermuster.

AWS CLI

aws lambda create-event-source-mapping \
--event-source-arn 'arn:aws:dynamodb:eu-west-1:012345678910:table/test/stream/2021-12-10T00:00:00.000' \
--batch-size 10 \
--enabled \
--function-name test_func \
--starting-position LATEST \
--filter-criteria '{"Filters": [{"Pattern": "{\"userIdentity\":{\"type\":[\"Service\"],\"principalId\":[\"dynamodb.amazonaws.com\"]}}"}]}'

Java

LambdaClient client = LambdaClient.builder()
        .region(Region.EU_WEST_1)
        .build();

Filter userIdentity = Filter.builder()
        .pattern("{\"userIdentity\":{\"type\":[\"Service\"],\"principalId\":[\"dynamodb.amazonaws.com\"]}}")
        .build();

FilterCriteria filterCriteria = FilterCriteria.builder()
        .filters(userIdentity)
        .build();

CreateEventSourceMappingRequest mappingRequest = CreateEventSourceMappingRequest.builder()
        .eventSourceArn("arn:aws:dynamodb:eu-west-1:012345678910:table/test/stream/2021-12-10T00:00:00.000")
        .batchSize(10)
        .enabled(Boolean.TRUE)
        .functionName("test_func")
        .startingPosition("LATEST")
        .filterCriteria(filterCriteria)
        .build();

try{
    CreateEventSourceMappingResponse eventSourceMappingResponse = client.createEventSourceMapping(mappingRequest);
    System.out.println("The mapping ARN is "+eventSourceMappingResponse.eventSourceArn());

}catch (ServiceException e){
    System.out.println(e.getMessage());
}

Node

const client = new LambdaClient({ region: "eu-west-1" });

const input = {
    EventSourceArn: "arn:aws:dynamodb:eu-west-1:012345678910:table/test/stream/2021-12-10T00:00:00.000",
    BatchSize: 10,
    Enabled: true,
    FunctionName: "test_func",
    StartingPosition: "LATEST",
    FilterCriteria: { "Filters": [{ "Pattern": "{\"userIdentity\":{\"type\":[\"Service\"],\"principalId\":[\"dynamodb.amazonaws.com\"]}}" }] }
}

const command = new CreateEventSourceMappingCommand(input);

try {
    const results = await client.send(command);
    console.log(results);
} catch (err) {
    console.error(err);
}

Python

session = boto3.session.Session(region_name = 'eu-west-1')
client = session.client('lambda')

try:
    response = client.create_event_source_mapping(
        EventSourceArn='arn:aws:dynamodb:eu-west-1:012345678910:table/test/stream/2021-12-10T00:00:00.000',
        BatchSize=10,
        Enabled=True,
        FunctionName='test_func',
        StartingPosition='LATEST',
        FilterCriteria={
            'Filters': [
                {
                    'Pattern': "{\"userIdentity\":{\"type\":[\"Service\"],\"principalId\":[\"dynamodb.amazonaws.com\"]}}"
                },
            ]
        }
    )
    print(response)
except Exception as e:
    print(e)

JSON

{
  "userIdentity": {
     "type": ["Service"],
     "principalId": ["dynamodb.amazonaws.com"]
   }
}