作为AWS众多云服务的核心成员之一，DynamoDB得到了非常广泛的应用。在DynamoDB的使用过程中，需要不断监测其性能，并进行调整（比如调整RCU，WCU，Autoscaling等）。
AWS DynamoDB系列教程：
- AWS DynamoDB系列之一：简介
- AWS DynamoDB教程之二：主键的设计及GSI
- AWS DynamoDB系列之三：Streams
- AWS DynamoDB系列之四：在Node.js中访问DynamoDB
- AWS DynamoDB系列之五：在本地安装DynamoDB
- AWS DynamoDB教程之六：如何使用APIGateway Service Proxy访问DynamoDB数据
- AWS DynamoDB教程之七：DynamoDB的访问控制
- AWS DynamoDB教程之八：数据备份/恢复及导出
- AWS DynamoDB教程之九：性能监测和调优，Audit Table及TTL
CloudWatch Contributor Insights
首先需要在选定的表上激活：选择表名->Monitor->CloudWatch Contributor Insights for DynamoDB
然后就可以观察到Read usage, Read throttled requests, 以及Read throttled events等指标。直在监测DynamoDB运行时非常有用。如果throttling发生了，通常意味着预先分配的资源可能不够，需要增加RCU/WCU或者改为autoscaling/ondemand等。
如果切换到ClouWatch->Insights->Contributor Insights中，还可以看到具体到每个PK的统计信息：
DynamoDB Accelerator (DAX)
DAX是专为DynamoDB设计的缓存层，它可以进行毫秒级响应。DAX是由EC2集群组成的，因此根据节点数量付费。因此在需要的时候，可以在两个维度对DAX进行扩容：
- 增加EC2数量
- 增加每个EC2的配置，比如内存，CPU等
DAX支持的DynamoDB操作包括：Get/Query/Scan/Update/Delete/Put，以及GSI/LSI操作。
在应用层，非常容易从DynamoDB切换到DAX：只需要切换endpoint就可以。
需要使用DAX的场景包括：
- 要求毫秒级响应时间
- 针对某些特定的Key，有固定的流量模式，比如，在每天12PM，针对某个Key的查询都会激增
- 需要DAX中的数据可能不会和DynamoDB即时同步，因此应用中对此不能有特殊的要求
- 应用中对读取性能要求高，而不是写入性能
在配置DAX Cluster的时候可以使用：
- Load Balancer
- Master Node
- Read Replica Node 1
- Read Replica Node 2
- Read Replica Node x
DAX Cluster中有两种Cache：
- Item Cache: 顾名思义，这里保存的是从PK+SK到真正对象值的映射
- Query Cache: 这里保存的是PK+SK及查询关键字到对象集合的映射。但由于从DynamoDB到Cache之间的同步延迟，有可能从Query Cache获得的数据是旧数据。因此一般情况下不建议使用Query Cache
因此，在使用DAX的时候，一定要预估到可能遇到的数据不一致问题，并在这种情况是直接访问DynamoDB作为数据源(Source of truth)。
Audit Table
Audit Table的作用就是记录系统操作步骤，这样就便于在出现问题是溯源。
在实施的时候可以使用DynamoDB的Stream，将数据记录在S3并通过AWS Athena进行查询。
TTL
TTL就是time to live的缩写，这是一项免费服务，能够在指定的时间自动删除某条记录。其特性包括：
- 完全自动
- TTL操作需要的时间一般为几分钟到48小时，但不能保证
由于计算时间时需要一个时间戳，可以在这个网站进行时间转换：https://www.epochconverter.com/
进入DynamoDB选择表之后，选择Additional settings > Tile to Live (TTL) > Enable
然后输入字段名字，比如：TTL：
然后单击“Enable TTL”。
在DynamoDB中插入一条数据，包含TTL字段：
几分钟后这条记录就被删除了。
在表对应的Monitor中就能看到TTL的统计信息。
