开始前的准备工作步骤 1：创建 DynamoDB 表第 2 步：注册一个可扩展目标第 3 步：创建一个扩展策略第 4 步：将写入流量路由到 TestTable 第 5 步：查看 Application Auto Scaling 操作（可选）第 6 步：清除

使用 Amazon CLI 管理 DynamoDB 自动扩缩

您可以不再使用 Amazon Web Services Management Console，而改为使用 Amazon Command Line Interface (Amazon CLI) 来管理 Amazon DynamoDB auto scaling。本部分中的教程演示如何安装和配置 Amazon CLI 来管理 DynamoDB Auto Scaling。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。

主题

开始前的准备工作
步骤 1：创建 DynamoDB 表
第 2 步：注册一个可扩展目标
第 3 步：创建一个扩展策略
第 4 步：将写入流量路由到 TestTable
第 5 步：查看 Application Auto Scaling 操作
（可选）第 6 步：清除

开始前的准备工作

开始教程前前，请完成以下任务：

安装 Amazon CLI

如果您尚未安装和配置 Amazon CLI，则必须先执行此操作。为此，请按照 Amazon Command Line Interface 用户指南中的这些指示操作：

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）。如果还没有安装，可以下载 Python。

步骤 1：创建 DynamoDB 表

在此步骤中，您将使用 Amazon 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。

输入以下 Amazon 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

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 auto scaling 功能需要存在一个代表您执行自动扩展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 Application Auto Scaling 服务相关角色。

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

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 调整表的预置吞吐量的详细信息，调整表的预置吞吐量，以及调整表的预置吞吐量。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置吞吐量（请参阅第 2 步：注册一个可扩展目标），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。

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
}

使用以下 Amazon 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

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。

请使用以下 Amazon 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"

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和第 3 步：创建一个扩展策略规范。

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。

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

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。这是预期行为。

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。

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。

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。

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"

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"

删除 TestTable 表。


aws dynamodb delete-table --table-name TestTable

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