DynamoDBへのバッチ書き込みをSQSとLamdbaを使ってサーバレスに実現する
DynamoDBへのバッチ書き込みをSQSとLamdbaを使ってサーバレスに実現する:
この記事はServerless Advent Calendar 2018の7日目の記事です。
S3に出力したJSONファイルをもとにDynamoDBのデータをバッチ的に更新する仕組みをサーバレスで作ったので、その際に考えた事などを共有します。
S3にデータが置かれた後はS3 -> Lambda -> SQS -> Lambda -> DynamoDBと処理が遷移します。
この構成を取る上で以下のような考慮事項がありました。
そこでS3からDynamoDBに直接書き込む構成でなく、一度SQSを経由することで書き込むデータの粒度を細かくする構成としました。
SQSをLambdaのイベントソースとした場合、Lambdaは処理が正常に終了するとSQSからメッセージを削除して、正常に終了しなければメッセージを消さない、といった動きをします。
そのためDynamoDBへの書き込み時にタイムアウト等のなんらかのエラーが発生した場合でも、何もしなくても可視性タイムアウト時間が過ぎた後に再度Lambdaによって取り込みされてリトライされます。
もし、不正なフォーマットなどメッセージ自体に問題がある場合は、再送回数がRedriveポリシーの
このようにリトライ周りの処理を完全にSQSとLambdaの機構自体に任せることでリトライ処理をLambdaのプログラム側で書かなくても済むようになります。
以上、DynamoDBへのバッチ書き込みをサーバレスで実現した構成の紹介でした。
LambdaのイベントソースにSQSを指定するとメッセージのハンドリングをAWS側でやってくれるので楽ですね。
この記事はServerless Advent Calendar 2018の7日目の記事です。
あらすじ
S3に出力したJSONファイルをもとにDynamoDBのデータをバッチ的に更新する仕組みをサーバレスで作ったので、その際に考えた事などを共有します。
作った構成
S3にデータが置かれた後はS3 -> Lambda -> SQS -> Lambda -> DynamoDBと処理が遷移します。- 書き込み処理は上書きのみで処置を冪等にしている
- 書き込み順序を特に気にしない
考慮事項
この構成を取る上で以下のような考慮事項がありました。- S3に置かれるファイルのサイズが不定
- DynamoDBの書き込みスループットに制限がある
- オートスケールするけど迅速にスケールしない
- Lambdaにはタイムアウト時間がある
そこでS3からDynamoDBに直接書き込む構成でなく、一度SQSを経由することで書き込むデータの粒度を細かくする構成としました。
この構成の利点
リトライが簡単になる
SQSをLambdaのイベントソースとした場合、Lambdaは処理が正常に終了するとSQSからメッセージを削除して、正常に終了しなければメッセージを消さない、といった動きをします。そのためDynamoDBへの書き込み時にタイムアウト等のなんらかのエラーが発生した場合でも、何もしなくても可視性タイムアウト時間が過ぎた後に再度Lambdaによって取り込みされてリトライされます。
もし、不正なフォーマットなどメッセージ自体に問題がある場合は、再送回数がRedriveポリシーの
maxReceiveCount
を超えた後にDeadLetterキューに移されます。DeadLetterのメッセージ件数をCloudWatchで監視することで書き込みの失敗を検知することが可能です。このようにリトライ周りの処理を完全にSQSとLambdaの機構自体に任せることでリトライ処理をLambdaのプログラム側で書かなくても済むようになります。
おわりに
以上、DynamoDBへのバッチ書き込みをサーバレスで実現した構成の紹介でした。LambdaのイベントソースにSQSを指定するとメッセージのハンドリングをAWS側でやってくれるので楽ですね。
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