使用 Amazon CLI 管理 DynamoDB 自动扩缩 - Amazon DynamoDB
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

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。

  • 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。在此了解基本步骤。

开始之前

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:将写入流量引入 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。

  1. 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
  2. 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 调整预配置的写入容量 TestTable,但只能在 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

  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
  2. 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。现在的 consumed-to-provisioned 比率是(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 将表的预配置吞吐量调整在 5-10 个容量单位的范围内(参见第 2 步:注册一个可扩展目标),使该 consumed-to-provisioned 比率保持在或接近 50%。您可以将 ScaleOutCooldownScaleInCooldown 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 }
  2. 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
  3. 在输出中,请注意 Application Auto Sc CloudWatch aling 创建了两个 Amazon 警报,分别针对扩展目标范围的上限和下限。

  4. 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"
  5. 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:将写入流量引入 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
  2. 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。

  2. 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"
  2. 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"
  3. 删除 TestTable 表。

    aws dynamodb delete-table --table-name TestTable