Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

DynamoDB Streams dan Waktu untuk Tayang

Anda dapat mencadangkan, atau memproses, item yang dihapus oleh Waktu untuk Tayang (TTL) dengan mengaktifkan Amazon DynamoDB Stream pada tabel dan memproses catatan stream dari item yang kedaluwarsa. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membaca dan memproses aliran.

Catatan stream berisi bidang identitas pengguna Records[<index>].userIdentity.

Item yang dihapus oleh proses Waktu untuk Tayang setelah kedaluwarsa memiliki bidang berikut:

JSON berikut menunjukkan bagian yang relevan dari catatan stream tunggal.

"Records": [
    {
        ...

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

        ...

    }
]

Menggunakan DynamoDB Streams dan Lambda untuk mengarsipkan item TTL yang dihapus

Menggabungkan Waktu untuk Tayang (TTL) DynamoDB, DynamoDB Streams, dan AWS Lambda dapat membantu menyederhanakan pengarsipan data, mengurangi biaya penyimpanan DynamoDB, dan mengurangi kompleksitas kode. Menggunakan Lambda sebagai konsumen aliran memberikan banyak keuntungan, terutama pengurangan biaya dibandingkan dengan konsumen lain seperti Kinesis Client Library (KCL). Anda tidak dikenakan biaya untuk panggilan API GetRecords di aliran DynamoDB saat menggunakan Lambda untuk mengkonsumsi peristiwa, dan Lambda dapat menyediakan pemfilteran peristiwa dengan mengidentifikasi pola JSON dalam peristiwa streaming. Dengan pemfilteran konten pola peristiwa, Anda dapat menentukan hingga lima filter berbeda untuk mengontrol peristiwa mana yang dikirim ke Lambda untuk diproses. Hal ini membantu mengurangi pemanggilan fungsi Lambda Anda, menyederhanakan kode, dan mengurangi biaya keseluruhan.

Meskipun DynamoDB Streams berisi semua modifikasi data, seperti tindakan Create, Modify, dan Remove, hal ini dapat mengakibatkan pemanggilan yang tidak diinginkan pada fungsi Lambda arsip Anda. Misalnya, Anda memiliki tabel dengan 2 juta modifikasi data per jam yang mengalir ke aliran, namun kurang dari 5 persen di antaranya adalah penghapusan item yang akan kedaluwarsa melalui proses TTL dan perlu diarsipkan. Dengan filter sumber acara Lambda, fungsi Lambda hanya akan dipanggil 100.000 kali per jam. Hasil dari pemfilteran peristiwa adalah Anda hanya dikenakan biaya untuk pemanggilan yang diperlukan, bukan 2 juta pemanggilan yang akan Anda dapatkan tanpa pemfilteran peristiwa.

Pemfilteran peristiwa diterapkan pada pemetaan sumber peristiwa Lambda, yang merupakan sumber daya yang membaca dari peristiwa yang dipilih—aliran DynamoDB—dan memanggil fungsi Lambda. Dalam diagram berikut, Anda dapat melihat bagaimana item Time to Live yang dihapus digunakan oleh fungsi Lambda menggunakan aliran dan filter peristiwa.

Pola filter peristiwa DynamoDB Waktu untuk Tayang

Menambahkan JSON berikut ke kriteria filter pemetaan sumber peristiwa Anda memungkinkan invokasi fungsi Lambda Anda hanya untuk item yang dihapus TTL:

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

Membuat pemetaan sumber AWS Lambda acara

Gunakan cuplikan kode berikut untuk membuat pemetaan sumber peristiwa terfilter yang dapat Anda sambungkan ke aliran DynamoDB tabel. Setiap blok kode menyertakan pola filter peristiwa.

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"]
   }
}