如何将DynamoDB的数据增量迁移到表格存储

5天前 14328

Amazon DynamoDB是一个完全托管的NoSQL数据库服务,可以提供快速的、可预期的性能,并且可以实现无缝扩展。由于DynamoDB并可以根据实际需求对表进行扩展和收缩,这个过程既不需要停止对外服务,也不会降低服务性能,一经推出就收到了广大AWS用户的欢迎。

同样,表格存储是构建在阿里云飞天分布式系统之上的分布式NoSQL数据库服务。作为同 DynamoDB 非常相似的 __云NoSQL数据库服务__,表格存储的自动负载均衡机制可以自动对表进行扩展,实现数据规模与访问并发上的无缝扩展,提供海量结构化数据的存储和实时访问。

表格存储可以使用户把操作和扩展分布式数据库的沉重负担,交给阿里云来处理,这样,用户就不需要担心硬件配置、磁盘故障、机器故障、软件安装和升级等工作,可以更专注到业务逻辑中去。

今天,就给大家介绍如何将DynamoDB的数据增量迁移到表格存储。

数据转换规则

表格存储支持的数据格式有:

  • String - 可为空,可为主键,为主键列时最大为 1 KB,为属性列时为2MB。
  • Integer - 64 bit,整型,可为主键,8 Bytes。
  • Binary - 二进制数据,可为空,可为主键,为主键列时最大为 1 KB,为属性列时为2MB。
  • Double - 64 bit,Double 类型,8 Bytes。
  • Boolean - True/False,布尔类型,1 Byte。

目前 DynamoDB 支持多种数据格式:

  • 标量类型 - 标量类型可准确地表示一个值。标量类型包括数字、字符串、二进制、布尔值和 null。
  • 文档类型 - 文档类型可表示具有嵌套属性的复杂结构 - 例如您将在 JSON 文档中找到的结构。文档类型包括列表和映射。
  • 集类型 - 集类型可表示多个标量值。集类型包括字符串集、数字集和二进制集。

由于DynamoDB支持文档型数据类型,我们需要将文档型转换为一个String类型或者Binary类型存储到表格存储中,在读取时需要反序列化成Json。

故,从DynamoDB迁移到表格存储时,我们做如下的数据转换:

DynamoDB类型 数据示例 TableStore对应类型
id (N) '123' Integer
level (N) '2.3' Double, 不能为主键
afea (NULL) TRUE String,空字符串
binary (B) 0x12315 binary
binary_set (BS) { 0x123, 0x111 } binary
bool (BOOL) TRUE boolean
list (L) [ { "S" : "a" }, { "N" : "1" }] string
map (M) { "key1" : { "S" : "value1" }} string
str (S) This is test! string
num_set (NS) { 1, 2 } string
str_set (SS) { "a", "b" } string

增量实现机制

我们使用DynamoDB的Stream数据流获取DynamoDB表中的增删改操作,将操作同步到表格存储中,为了避免环境搭建,将同步程序运行在Lambda 中,流程如下图:

dynamodb_to_ots

使用Stream数据流中的'eventName'字段来判别数据的增删改操作:

  • "INSERT": 插入数据,对应PutRow
  • "MODIFY" : 修改数据

    • 如果OldImage 与 NewImage的key相同,则为更新数据,对应Update
    • 若OldImage的Key 数量大于 NewImage的Key数量, 则为删除数据,将两者差集的keys做删除,对应Delete
  • "REMOVE":删除数据,对应 DeleteRow

需要特别注意的是:

  1. 上述 Stream 中增删改操作转换行为符合业务的期望。
  2. 表格存储目前还不支持二级索引,故只能同步主表的数据。
  3. DynamoDB 中表的主键同TableStore中的主键保持一致,且数字类型的主键只能为整型。
  4. DynamoDB 对单个项目的大小限制为400KB,表格存储中单行虽然没有限制,但一次提交的数据量不能超过4MB。 DynamoDB限制项参考TableStore 限制项参考
  5. 如果先进行全量数据迁移,则需要在全量迁移之前开启 Stream。由于 DynamoDB Stream 只能保存最近24小时数据,故全量数据需要在24小时内迁移完成,在全量迁移完成后才能开启 Lambda 的迁移任务。
  6. 数据需要保证最终一致性。增量数据在同步时,可能会有对全量数据的重复写入,比如 T0 时刻开启 Stream 并进行全量迁移,T1 时刻完成,那么 T0 到 T1 之间的时间段内的DynamoDB 数据操作会同步写入到表格存储中。

操作过程

1. 在DynamoDB中创建数据表

我们以表Source为例,主键为user_id(字符串类型),排序键为action_time(数字)。由于DynamoDB的预留设置会影响读写的并发,故需要注意预留的设置。

dynamodb_table

2. 开启source 表的Stream

Stream模式需要为: 新旧映像 - 新旧项目的映像

dynamodb_stream

3. 转到Lambda的控制台,创建相关的数据同步函数

实例函数名称为:data-to-table, 运行语言选择为 Python 2.7,使用 lambda-dynamodb-execution-role的角色。

lambda_create

4.关联Lambda的事件源

点击事件源的DynamoDB图标,进行事件源配置,选择 source 数据表批处理大小先选择为10进行小批量验证,在实际运行过程中建议为100,由于表格存储的Batch操作最大为200条数据,故不能超过200。
lambda_dynamodb

5. 配置Lambda的函数。

点击 Lambda的函数图标,进行函数相关的配置。

由于tablestore需要依赖SDK及 protocolbuf等依赖包,我们按照创建部署程序包 (Python)的方式进行 SDK依赖安装及打包。

使用的函数zip包为:lambda_function.zip 点击下载 可以直接本地上传,也可以先上传到S3。

处理程序入口为默认的 lambda_function.lambda_handler

基本设置中需要将超时事件设置在1分钟以上(考虑到批量提交的延时及网络传输时间)。
lambda_func2

6. 配置Lambda的运行变量

在数据导入时,需要 TableStore 实例名、AK等相关信息,我们可以使用一下两种方式:

  • 方案一(推荐):直接在Lambda 中配置相关的环境变量,如下图.
    使用 Lambda的环境变量将使得同一函数代码zip包能够灵活的支持不同的数据表,而不需要为每个数据源修改代码包中的配置文件。

参考:Lambda环境变量说明
lambda_env

  • 方案二: 也可以打开 lambda_function.zip 修改其中的example_config.py,再打包上传,或者上传之后在控制台上进行修改。
    tablestore_env

配置说明:

环境变量 必选 意义
OTS_ID 访问表格存储的AccessKeyId信息
OTS_SECRET 访问表格存储的AccessKeySecret信息
OTS_INSTANCE 导入的表格存储的实例名称
OTS_ENDPOINT 导入的表格存储的域名,如果不存在,则使用默认的实例公网域名
TABLE_NAME 导入的表格存储的表名
PRIMARY_KEY 导入的表格存储的表的主键信息,需要保证主键顺序,主键名称需要同源表保持一致

特别注意:

  1. 相同的变量名称,优先会从Lambda中变量配置中读取,如果不存在,则会从 example_config.py中读取。
  2. 由于AK信息代表这资源的访问权限,强烈建议使用只具有表格存储特定资源写权限的子账号的AK,避免AK泄露带来的风险,使用参考

7. 在表格存储中创建数据表。

表格存储控制台上创建数据表:__target__,主键为 user_id(字符串)和action_time(整型)。

8. 测试调试。

在lambda控制台上编辑事件源进行调试。

点击右上角的 配置测试事件,输入示例事件的json内容。
我们准备了两个示例的 Stream示例事件:

  1. test_data_put.json 模拟向DynamoDB中插入一条数据的事件,查看文件
  2. test_data_update.json 模拟向DynamoDB中更新一条数据的事件,查看文件
  3. test_data_update.json 模拟向DynamoDB中删除一条数据的事件,查看文件

我们将上述三个事件的内容依次保存为putdata、updatedata、deletedata。
image
lambda_event

保存之后,选择需要使用的事件,点击测试:

执行结果提示成功的话,则在表格存储的 target表中就可以读到如下的测试数据。

依次选择putdata、updatedata和deletedata,会发现表格存储中的数据也会随之更新和删除。
lambda_test_result_new
table_store_result

9.正式运行

测试通过之后,我们在DynamoDB中新写入一条数据,在表格存储中马上就可以读到这条数据,如下图。
dynamodb_insert

table_store_get

10. 问题调查

Lambda 运行的日志都会写入到 CloudWatch 中,在 CloudWatch 选择对应的函数名,则可以实时查询到 Lambda 的运行状态。

cloudwatch

image

代码解析

Lambda函数中,主要的代码逻辑为lambda_function.py 查看代码,其他则为表格存储SDK的依赖。lambda_function.py中主要包含了一下几个function:

  • def batch_write_row(client, put_row_items) - 将组合好的数据 Item (包括增删改)批量写到表格存储中
  • def get_primary_key(keys) – 根据变量PRIMARY_KEY 拿到源表和目的表的主键信息。
  • def generate_update_attribute(new_image, old_image, key_list) – 解析Stream中的Modify操作,是对部分属性列的更新还是删除了部分属性列。
  • def generate_attribute(new_image, key_list) – 获取单个Record中插入的属性列信息。
  • def get_tablestore_client() – 根据变量中的实例名、AK信息等初始化表格存储的客户端。
  • def lambda_handler(event, context) – Lambda的入口函数。

如果有更复杂的同步逻辑,也可以基于 lambda_function.py 进行修改。

lambda_function.py 中打印的状态日志没有区分 INFO 或者 ERROR,为了保证数据同步的一致性,还需要对日志进行处理,并监控运行状态或者使用 lambda 的错误处理机制保证对异常情况的容错处理。

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