Demonstração: DynamoDB Streams Kinesis Adapter

Esta seção é uma demonstração de uma aplicação em Java que usa a Amazon Kinesis Client Library e o Amazon DynamoDB Streams Kinesis Adapter. A aplicação mostra um exemplo de replicação de dados, no qual as atividades de gravação de uma tabela são aplicadas a uma segunda tabela, com o conteúdo de ambas mantido em sincronia. Para o código-fonte, consulte Programa completo: DynamoDB Streams Kinesis Adapter.

O programa faz o seguinte:

Essas etapas estão descritas nas seções a seguir, e a aplicação completa é mostrada no final do passo-a-passo.

Etapa 1: criar tabelas do DynamoDB

A primeira etapa é criar duas tabelas do DynamoDB: uma de origem e outra de destino. O StreamViewType no fluxo da tabela de origem é NEW_IMAGE. Isso significa que sempre que um item é modificado nessa tabela, o item “depois” da imagem é gravado no fluxo. Dessa forma, o fluxo mantém o controle de todas as atividades de gravação na tabela.

O exemplo a seguir mostra o código usado para a criação das duas tabelas.

java.util.List<AttributeDefinition> attributeDefinitions = new ArrayList<AttributeDefinition>();
attributeDefinitions.add(new AttributeDefinition().withAttributeName("Id").withAttributeType("N"));

java.util.List<KeySchemaElement> keySchema = new ArrayList<KeySchemaElement>();
keySchema.add(new KeySchemaElement().withAttributeName("Id").withKeyType(KeyType.HASH)); // Partition
                                                                                         // key

ProvisionedThroughput provisionedThroughput = new ProvisionedThroughput().withReadCapacityUnits(2L)
    .withWriteCapacityUnits(2L);

StreamSpecification streamSpecification = new StreamSpecification();
streamSpecification.setStreamEnabled(true);
streamSpecification.setStreamViewType(StreamViewType.NEW_IMAGE);
CreateTableRequest createTableRequest = new CreateTableRequest().withTableName(tableName)
    .withAttributeDefinitions(attributeDefinitions).withKeySchema(keySchema)
    .withProvisionedThroughput(provisionedThroughput).withStreamSpecification(streamSpecification);

Etapa 2: gerar atividades de atualização na tabela de origem

O próximo passo é gerar algumas atividades de gravação na tabela de origem. Enquanto essas atividades estão ocorrendo, o fluxo da tabela de origem também é atualizado quase em tempo real.

A aplicação define uma classe auxiliar com métodos que chamam as operações da API PutItem, UpdateItem e DeleteItem para gravar os dados. O exemplo de código a seguir mostra como esses métodos são usados.

StreamsAdapterDemoHelper.putItem(dynamoDBClient, tableName, "101", "test1");
StreamsAdapterDemoHelper.updateItem(dynamoDBClient, tableName, "101", "test2");
StreamsAdapterDemoHelper.deleteItem(dynamoDBClient, tableName, "101");
StreamsAdapterDemoHelper.putItem(dynamoDBClient, tableName, "102", "demo3");
StreamsAdapterDemoHelper.updateItem(dynamoDBClient, tableName, "102", "demo4");
StreamsAdapterDemoHelper.deleteItem(dynamoDBClient, tableName, "102");
 

Etapa 3: processar o fluxo

Agora, o programa inicia o processamento do fluxo. O DynamoDB Streams Kinesis Adapter atua como uma camada transparente entre a KCL e o endpoint do DynamoDB Streams para que o código possa usar totalmente a KCL em vez de precisar fazer chamadas de baixo nível ao DynamoDB Streams. O programa realiza as seguintes tarefas:

Para saber mais sobre a definição da interface da KCL, consulte Desenvolvimento de consumidores usando a Amazon Kinesis Client Library no Guia do desenvolvedor do Amazon Kinesis Data Streams.

O exemplo de código a seguir mostra o loop principal em StreamsRecordProcessor. A instrução case determina a ação a ser executada, com base no OperationType que aparece no registro de fluxo.

for (Record record : records) {
    String data = new String(record.getData().array(), Charset.forName("UTF-8"));
    System.out.println(data);
    if (record instanceof RecordAdapter) {
                com.amazonaws.services.dynamodbv2.model.Record streamRecord = ((RecordAdapter) record)
                    .getInternalObject();

                switch (streamRecord.getEventName()) {
                    case "INSERT":
                    case "MODIFY":
                        StreamsAdapterDemoHelper.putItem(dynamoDBClient, tableName,
                            streamRecord.getDynamodb().getNewImage());
                        break;
                    case "REMOVE":
                        StreamsAdapterDemoHelper.deleteItem(dynamoDBClient, tableName,
                            streamRecord.getDynamodb().getKeys().get("Id").getN());
                }
    }
    checkpointCounter += 1;
    if (checkpointCounter % 10 == 0) {
        try {
            checkpointer.checkpoint();
        }
        catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Etapa 4: garantir que as duas tabelas tenham conteúdo idêntico

Neste ponto, o conteúdo das tabelas de origem e destino está sincronizado. A aplicação emite solicitações Scan em ambas as tabelas para verificar se o conteúdo delas é realmente idêntico.

A classe DemoHelper contém um método ScanTable que chama a API de Scan de baixo nível. O exemplo a seguir mostra como fazer isso.

if (StreamsAdapterDemoHelper.scanTable(dynamoDBClient, srcTable).getItems()
    .equals(StreamsAdapterDemoHelper.scanTable(dynamoDBClient, destTable).getItems())) {
    System.out.println("Scan result is equal.");
}
else {
    System.out.println("Tables are different!");
}

Etapa 5: limpar

A demonstração está concluída e, portanto, a aplicação exclui as tabelas de origem e destino. Consulte o seguinte exemplo de código. Mesmo depois que as tabelas são excluídas, seus fluxos permanecem disponíveis por até 24 horas. Após esse período, eles serão automaticamente excluídos.

dynamoDBClient.deleteTable(new DeleteTableRequest().withTableName(srcTable));
dynamoDBClient.deleteTable(new DeleteTableRequest().withTableName(destTable));