# 使用 AWS CLI 管理 DynamoDB 自动扩缩
您可以不再使用 AWS 管理控制台，而改为使用 AWS Command Line Interface（AWS CLI）来管理 Amazon DynamoDB 自动扩缩。本部分中的教程演示如何安装和配置 AWS CLI 来管理 DynamoDB 自动扩缩。在本教程中，您将执行以下操作：
+ 创建 DynamoDB 表 `TestTable`。初始吞吐量设置为 5 个读取容量单位和 5 个写入容量单位。
+ 为 `TestTable` 创建 Application Auto Scaling 策略。该策略旨在将消耗的写入容量和预置的写入容量之间的比例维持在 50% 这一目标值。此指标的范围是 5 到 10 个写入容量单位。（不允许 Application Auto Scaling 调整超出此范围的吞吐量。）
+ 运行 Python 程序以将写入流量驱动到 `TestTable`。当目标比率在持续时间内超过 50% 时，Application Auto Scaling 会通知 DynamoDB 调整 `TestTable` 以维持 50% 的目标利用率。
+ 验证 DynamoDB 是否已成功调整了 `TestTable` 的预置写入容量。
**注意**
您还可以安排 DynamoDB 扩展，使其在特定时间进行。点击[此处](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/get-started-exercise.html)了解基本步骤。
**Topics**
+ [开始前的准备工作](#AutoScaling.CLI.BeforeYouBegin)
+ [步骤 1：创建 DynamoDB 表](#AutoScaling.CLI.CreateTable)
+ [第 2 步：注册一个可扩展目标](#AutoScaling.CLI.RegisterScalableTarget)
+ [第 3 步：创建一个扩展策略](#AutoScaling.CLI.CreateScalingPolicy)
+ [第 4 步：将写入流量路由到 TestTable](#AutoScaling.CLI.DriveTraffic)
+ [第 5 步：查看 Application Auto Scaling 操作](#AutoScaling.CLI.ViewCWAlarms)
+ [（可选）第 6 步：清除](#AutoScaling.CLI.CleanUp)
## 开始前的准备工作
开始教程前前，请完成以下任务：
### 安装 AWS CLI
如果您尚未安装和配置 AWS CLI，则必须先执行此操作。为此，请按照 *AWS Command Line Interface 用户指南*中的这些指示操作：
+ [安装 AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html)
+ [配置 AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html)
### 安装 Python
本教程的一部分要求您运行 Python 程序（请参阅 [第 4 步：将写入流量路由到 TestTable](#AutoScaling.CLI.DriveTraffic)）。如果还没有安装，可以[下载 Python](https://www.python.org/downloads)。
## 步骤 1：创建 DynamoDB 表
在此步骤中，您将使用 AWS CLI 创建一个 `TestTable`。主键包含 `pk`（分区键）和 `sk`（排序键）。这两个属性的类型为 `Number`。初始吞吐量设置为 5 个读取容量单位和 5 个写入容量单位。
1. 输入以下 AWS CLI 命令以创建表。
```
aws dynamodb create-table \
--table-name TestTable \
--attribute-definitions \
AttributeName=pk,AttributeType=N \
AttributeName=sk,AttributeType=N \
--key-schema \
AttributeName=pk,KeyType=HASH \
AttributeName=sk,KeyType=RANGE \
--provisioned-throughput ReadCapacityUnits=5,WriteCapacityUnits=5
```
1. 要查看表的状态，请使用以下命令。
```
aws dynamodb describe-table \
--table-name TestTable \
--query "Table.[TableName,TableStatus,ProvisionedThroughput]"
```
当状态为 `ACTIVE` 时，表已可供使用。
## 第 2 步：注册一个可扩展目标
接下来，将将表的写入容量注册为使 Application Auto Scaling 的可扩展目标。这允许 Application Auto Scaling 调整 *TestTable*，但仅在 5—10 个容量单位的范围内。
**注意**
DynamoDB 自动扩缩功能需要存在一个代表您执行自动扩缩操作的服务相关角色（`AWSServiceRoleForApplicationAutoScaling_DynamoDBTable`）。将自动为您创建此角色。有关更多信息，请参阅《Application Auto Scaling 用户指南》**中的 [Service-linked roles for Application Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-service-linked-roles.html)。
1. 输入下面的命令注册可扩展目标。
```
aws application-autoscaling register-scalable-target \
--service-namespace dynamodb \
--resource-id "table/TestTable" \
--scalable-dimension "dynamodb:table:WriteCapacityUnits" \
--min-capacity 5 \
--max-capacity 10
```
1. 要检验注册，使用下面的命令。
```
aws application-autoscaling describe-scalable-targets \
--service-namespace dynamodb \
--resource-id "table/TestTable"
```
**注意**
您还可以针对全局二级索引注册可扩展目标。例如，对于全局二级索引（“test index”），资源 ID 和可扩展维度参数都会相应地更新。
```
aws application-autoscaling register-scalable-target \
--service-namespace dynamodb \
--resource-id "table/TestTable/index/test-index" \
--scalable-dimension "dynamodb:index:WriteCapacityUnits" \
--min-capacity 5 \
--max-capacity 10
```
## 第 3 步：创建一个扩展策略
在此步骤中，您将为 `TestTable` 创建扩展政策。该策略定义 Application Auto Scaling 调整表的预调配吞吐量的详细信息，调整表的预调配吞吐量，以及调整表的预调配吞吐量。将此策略与您上一步定义的可扩展目标（`TestTable` 表的写入容量单位）相关联。
该策略包含以下元素：
+ `PredefinedMetricSpecification`-允许应 Application Auto Scaling 调整的指标。对于 DynamoDB，以下值是 `PredefinedMetricType` 的有效值
+ `DynamoDBReadCapacityUtilization`
+ `DynamoDBWriteCapacityUtilization`
+ `ScaleOutCooldown`-增加预调配吞吐量的每个 Application Auto Scaling 事件之间的最短时间（以秒为单位）。此参数允许应 Application Auto Scaling 不断增加吞吐量，以响应实际工作负载。`ScaleOutCooldown` 的默认设置为 0。
+ `ScaleInCooldown`-减少预配置吞吐量的每个 Application Auto Scaling 事件之间的最短时间（以秒为单位）。此参数允许 Application Auto Scaling 逐步和可预测地降低吞吐量。`ScaleInCooldown` 的默认设置为 0。
+ `TargetValue`—Application Auto Scaling 可确保消耗的容量与预置容量的比例保持在该值或接近该值。您将 `TargetValue` 定义为百分比。
**注意**
为了进一步了解 `TargetValue` 的工作原理，假设您的表的预配置吞吐量设置为 200 个写入容量单位。您决定为此表创建扩展策略，并使用 `TargetValue` 的 70%。
现在假设您开始将写入流量驱动到表，以便实际写入吞吐量为 150 个容量单位。占用预置比现在为 (150/200)，即 75%。此比率超出了您的目标值，因此 Application Auto Scaling 会将预置写入容量增加到 215，使该比率为（150/215）或 69.77% – 尽可能接近 `TargetValue`，但不超过。
对于 `TestTable`，您可以设置 `TargetValue` 增加 50%。Application Auto Scaling 在 5-10 个容量单位范围内调整表的预调配吞吐量（请参阅 [第 2 步：注册一个可扩展目标](#AutoScaling.CLI.RegisterScalableTarget)），以便使消耗/预置比例保持或接近 50%。您可以将 `ScaleOutCooldown` 和 `ScaleInCooldown` 值设置为 60 秒。
1. 使用以下内容创建名为 `scaling-policy.json` 的文件。
```
{
"PredefinedMetricSpecification": {
"PredefinedMetricType": "DynamoDBWriteCapacityUtilization"
},
"ScaleOutCooldown": 60,
"ScaleInCooldown": 60,
"TargetValue": 50.0
}
```
1. 使用以下 AWS CLI 命令创建策略：
```
aws application-autoscaling put-scaling-policy \
--service-namespace dynamodb \
--resource-id "table/TestTable" \
--scalable-dimension "dynamodb:table:WriteCapacityUnits" \
--policy-name "MyScalingPolicy" \
--policy-type "TargetTrackingScaling" \
--target-tracking-scaling-policy-configuration file://scaling-policy.json
```
1. 在输出中，请注意，Application Auto Scaling 已创建两个 Amazon CloudWatch 警报，分别针对扩展目标范围的上限和下限。
1. 请使用以下 AWS CLI 命令查看有关扩展策略的更多详细信息。
```
aws application-autoscaling describe-scaling-policies \
--service-namespace dynamodb \
--resource-id "table/TestTable" \
--policy-name "MyScalingPolicy"
```
1. 在输出中，验证策略设置是否符合 [第 2 步：注册一个可扩展目标](#AutoScaling.CLI.RegisterScalableTarget) 和 [第 3 步：创建一个扩展策略](#AutoScaling.CLI.CreateScalingPolicy) 规范。
## 第 4 步：将写入流量路由到 TestTable
现在，可以将数据写入到 `TestTable` 测试扩展策略。要执行此操作，请运行 Python 程序。
1. 使用以下内容创建名为 `bulk-load-test-table.py` 的文件。
```
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table("TestTable")
filler = "x" * 100000
i = 0
while (i < 10):
j = 0
while (j < 10):
print (i, j)
table.put_item(
Item={
'pk':i,
'sk':j,
'filler':{"S":filler}
}
)
j += 1
i += 1
```
1. 要运行该程序，请输入以下命令。
`python bulk-load-test-table.py`
预置写入容量 `TestTable` 非常低（5 个写入容量单位），因此程序偶尔会因写入限制而停顿。这是预料之中的行为。
让程序继续运行，同时继续下一步。
## 第 5 步：查看 Application Auto Scaling 操作
在此步骤中，您可查看代表您启动的 Application Auto Scaling 操作。您还可以验证 Application Auto Scaling 已更新 `TestTable` 的预置写入容量。
1. 输入以下命令以查看 Application Auto Scaling 操作。
```
aws application-autoscaling describe-scaling-activities \
--service-namespace dynamodb
```
在 Python 程序运行时偶尔重新运行此命令。（调用扩展策略之前需要几分钟。） 最终应看到如下输出。
```
...
{
"ScalableDimension": "dynamodb:table:WriteCapacityUnits",
"Description": "Setting write capacity units to 10.",
"ResourceId": "table/TestTable",
"ActivityId": "0cc6fb03-2a7c-4b51-b67f-217224c6b656",
"StartTime": 1489088210.175,
"ServiceNamespace": "dynamodb",
"EndTime": 1489088246.85,
"Cause": "monitor alarm AutoScaling-table/TestTable-AlarmHigh-1bb3c8db-1b97-4353-baf1-4def76f4e1b9 in state ALARM triggered policy MyScalingPolicy",
"StatusMessage": "Successfully set write capacity units to 10. Change successfully fulfilled by dynamodb.",
"StatusCode": "Successful"
},
...
```
这表示 Application Auto Scaling 已将 `UpdateTable` 请求发送给 DynamoDB。
1. 输入以下命令以验证 DynamoDB 是否增加了表的写入容量。
```
aws dynamodb describe-table \
--table-name TestTable \
--query "Table.[TableName,TableStatus,ProvisionedThroughput]"
```
`WriteCapacityUnits` 应该从 `5` 扩展到 `10`。
## （可选）第 6 步：清除
在本教程中，您创建了多个资源。如果您不再需要这些资源，就可以删除它们了。
1. 删除 `TestTable` 的扩展策略。
```
aws application-autoscaling delete-scaling-policy \
--service-namespace dynamodb \
--resource-id "table/TestTable" \
--scalable-dimension "dynamodb:table:WriteCapacityUnits" \
--policy-name "MyScalingPolicy"
```
1. 取消注册可扩展目标。
```
aws application-autoscaling deregister-scalable-target \
--service-namespace dynamodb \
--resource-id "table/TestTable" \
--scalable-dimension "dynamodb:table:WriteCapacityUnits"
```
1. 删除 `TestTable` 表。
```
aws dynamodb delete-table --table-name TestTable
```