随着云原生架构成为常态，开发者越来越倾向于使用事件驱动设计来构建可扩展且松耦合的应用程序。在这方面，一种强大的模式是将 AWS Lambda 与 DynamoDB Streams 结合使用，这种设置能够实现对数据变化的实时、无服务器响应，无需轮询或手动基础设施管理。

为什么采用事件驱动？

• 可扩展性：并行执行和弹性计算。
• 松耦合：组件通过事件通信，而非硬连线集成。
• 响应性：近乎实时地处理变化。与 AWS Lambda 等无服务器服务结合，这些优势转化为具有成本效益、弹性且易于维护的系统。

系统架构

1. 配置带有启用流的 DynamoDB 表。
2. 当行被插入、更新或删除时，生成流记录。
3. AWS Lambda 自动被调用，并带有一批这些记录。
4. Lambda 处理数据并触发下游工作流（如消息传递、分析、更新）。

常见用例
例如跟踪配置文件更新，用户更改详细信息时，DynamoDB 表更新，通过流触发 Lambda 函数，该函数验证更新、记录并推送通知，完全自动化且无需维护服务器。

实现步骤

1. 启用 DynamoDB 流：在表的配置中设置StreamEnabled为 true 并指定StreamViewType。
2. 连接 Lambda 到流：使用 AWS 控制台或基础设施即代码（如 SAM、CDK）创建流 ARN 与 Lambda 之间的事件源映射。
3. 编写 Lambda 处理程序：以 Node.js 为例，处理流记录并运行业务逻辑。
4. 添加弹性：配置重试行为、幂等性处理和监控。

运营洞察和最佳实践

• 使用预配置并发处理延迟敏感的 Lambda。
• 调整批处理大小和并行度。
• 使用 CloudWatch Logs、Metrics 和 X-Ray。
• 保持函数执行时间在几秒内。
• DynamoDB 流不保证跨分片的全局事件排序，系统需设计为容忍并正确处理乱序事件处理。
• 流记录最多保留 24 小时，下游消费者需及时处理以避免数据丢失。
• 确保 IAM 角色和策略范围严格，避免权限过度开放带来安全风险。

何时适合此模式

• 需要近乎实时响应数据变化且无需轮询。
• 工作负载无状态且高度可扩展，适合无服务器执行。
• 解决方案需与其他 AWS 服务（如 SNS、SQS 或 Step Functions）无缝集成。

何时考虑其他方法

• 系统需要严格的全局事件排序。
• 需要支持涉及多个服务或数据库的复杂多步事务。
• 应用要求保证一次且仅一次处理，若无自定义幂等性和去重逻辑较难实现。

使用 LocalStack 的概念验证

1. 安装 Docker、AWS CLI、awslocal CLI 和 Python 3.9+。
2. 进行 Docker Compose 设置，创建包含 LocalStack 的docker-compose.yml文件并启动。
3. 创建带有启用流的 DynamoDB 表。
4. 编写 Lambda 处理程序并打包。
5. 创建 Lambda 函数。
6. 检索流 ARN。
7. 创建事件源映射。
8. 向表中添加记录。
9. 检查 Docker 日志以查看 Lambda 函数打印的消息。

总结
成功构建了一个完全功能的、本地托管的事件驱动系统，模拟了生产就绪的 AWS 架构，展示了 DynamoDB Streams 捕获数据存储实时变化以及 AWS Lambda 高效处理这些变化的能力，通过 LocalStack 和 Docker Compose 创建了本地开发环境，为构建现代事件驱动应用提供了可扩展、低成本的基础。

结论
AWS Lambda 和 DynamoDB Streams 为在云原生应用中实现事件驱动架构提供了强大基础，降低了运营负担并加速了开发周期，促进了关注点分离、提高了系统响应性和灵活性，为构建微服务和分布式系统提供了理想选择。

进一步阅读

• DynamoDB Streams
• AWS Lambda Event Source Mappings
• Building Idempotent Lambdas