Проектирование DynamoDB для веб-приложений: CDK, Streams и мониторинг

При нагрузке 5000 запросов в секунду PostgreSQL начинает тормозить: N+1 запросы, блокировки, replica lag. Переход на DynamoDB решает проблему — latency падает с 50 до 5 миллисекунд, а затраты на инфраструктуру снижаются на 40% за счёт отказа от read replicas. Но неправильная настройка DynamoDB ведёт к hot partitions и throttling. Мы настраиваем DynamoDB под ключ: от проектирования single-table схем до деплоя инфраструктуры через AWS CDK. Наш опыт — 5+ лет в AWS, более 50 проектов с высоконагруженными веб-приложениями. Используем best practices AWS Well-Architected Framework. Получите консультацию по вашему проекту.

DynamoDB — управляемая NoSQL база от AWS с гарантированной latency <10 мс при любом масштабе. Нет серверов для обслуживания, нет ручного шардирования. Идеально для serverless-архитектур и приложений с пиковыми нагрузками. По статистике, 90% приложений с нагрузкой >1000 запросов/сек выигрывают от перехода на DynamoDB.

Какие проблемы решает DynamoDB в веб-приложениях?

Типичные проблемы при работе с реляционными базами на высоких нагрузках: N+1 запросы, сложные JOIN, replica lag. DynamoDB устраняет их за счёт денормализации и single-table design. Однако неправильное проектирование приводит к hot partitions, превышению RCU/WCU и высоким затратам. Мы решаем эти проблемы на этапе проектирования. Например, в одном проекте мы мигрировали с PostgreSQL на DynamoDB, сократив latency с 50ms до 5ms и снизив затраты на инфраструктуру на 40% за счёт отказа от read replicas. Это позволило обрабатывать пики нагрузки до 10 000 запросов/сек без throttling.

Почему single-table design — стандарт для DynamoDB?

Single-table design — одна таблица для всех сущностей с перегруженными PK/SK. Все access patterns определяются до создания таблицы. Для интернет-магазина типичные паттерны: получение пользователя по email, список заказов пользователя по дате, детали заказа с товарами, товары по категории. Пример схемы:

Сущность: User
PK: USER#<userId>
SK: METADATA
GSI1PK: EMAIL#<email>
GSI1SK: USER#<userId>

Сущность: Order
PK: USER#<userId>
SK: ORDER#<orderId>
GSI1PK: ORDER#<orderId>
GSI1SK: USER#<userId>

Сущность: OrderItem
PK: ORDER#<orderId>
SK: ITEM#<itemId>

Сущность: Product
PK: PRODUCT#<productId>
SK: METADATA
GSI1PK: CATEGORY#<cat>
GSI1SK: PRODUCT#<productId>

Такой подход позволяет выполнять все запросы к одной таблице, используя GSI. Multi-table подход увеличивает количество таблиц, усложняет IAM-политики и увеличивает латентность. LSI (локальные вторичные индексы) полезны для альтернативных sort key в рамках одного PK.

Согласно AWS Well-Architected Framework, использование single-table design и GSI является лучшей практикой для DynamoDB.

Сравнение режимов On-Demand и Provisioned

On-Demand лучше Provisioned для переменных нагрузок, но в 1.5–2 раза дороже на стабильных.

Инфраструктура через AWS CDK (TypeScript)

import * as dynamodb from 'aws-cdk-lib/aws-dynamodb'
import { RemovalPolicy } from 'aws-cdk-lib'

const table = new dynamodb.Table(this, 'AppTable', {
  tableName: 'MyApp',
  partitionKey: { name: 'PK', type: dynamodb.AttributeType.STRING },
  sortKey: { name: 'SK', type: dynamodb.AttributeType.STRING },
  billingMode: dynamodb.BillingMode.PAY_PER_REQUEST, // или PROVISIONED + auto scaling
  pointInTimeRecovery: true,
  deletionProtection: true,
  removalPolicy: RemovalPolicy.RETAIN,
  stream: dynamodb.StreamViewType.NEW_AND_OLD_IMAGES,
})

table.addGlobalSecondaryIndex({
  indexName: 'GSI1',
  partitionKey: { name: 'GSI1PK', type: dynamodb.AttributeType.STRING },
  sortKey: { name: 'GSI1SK', type: dynamodb.AttributeType.STRING },
  projectionType: dynamodb.ProjectionType.ALL,
})

Реализация репозиториев

export class UserRepository {
  async create(user: CreateUserInput): Promise<User> {
    const id = crypto.randomUUID()
    const now = new Date().toISOString()
    await db.send(new TransactWriteCommand({
      TransactItems: [
        {
          Put: {
            TableName: TABLE,
            Item: {
              PK: `USER#${id}`,
              SK: 'METADATA',
              GSI1PK: `EMAIL#${user.email}`,
              GSI1SK: `USER#${id}`,
              id,
              email: user.email,
              name: user.name,
              passwordHash: user.passwordHash,
              role: 'user',
              createdAt: now,
              updatedAt: now,
              _type: 'User'
            },
            ConditionExpression: 'attribute_not_exists(PK)'
          }
        }
      ]
    }))
    return { id, ...user, role: 'user', createdAt: now, updatedAt: now }
  }

  async findByEmail(email: string): Promise<User | null> {
    const result = await db.send(new QueryCommand({
      TableName: TABLE,
      IndexName: 'GSI1',
      KeyConditionExpression: 'GSI1PK = :pk',
      ExpressionAttributeValues: {
        ':pk': `EMAIL#${email}`
      },
      Limit: 1
    }))
    return (result.Items?.[0] as User) ?? null
  }

  async findById(id: string): Promise<User | null> {
    const result = await db.send(new GetCommand({
      TableName: TABLE,
      Key: {
        PK: `USER#${id}`,
        SK: 'METADATA'
      }
    }))
    return (result.Item as User) ?? null
  }
}

Как настроить DynamoDB Streams и Lambda-триггеры?

Streams позволяют реагировать на изменения данных в реальном времени. Типичный сценарий — обновление поискового индекса или отправка уведомлений. Пример Lambda-обработчика:

export const handler = async (event: DynamoDBStreamEvent) => {
  for (const record of event.Records) {
    if (record.eventName !== 'MODIFY') continue
    const newImage = unmarshall(record.dynamodb!.NewImage!)
    const oldImage = unmarshall(record.dynamodb!.OldImage!)
    if (newImage._type === 'Order' && newImage.status !== oldImage.status) {
      await notifyOrderStatusChange(newImage.id, newImage.status)
    }
  }
}

Как мониторить DynamoDB и настраивать алерты?

Ключевые метрики: ConsumedReadCapacityUnits, ConsumedWriteCapacityUnits, SuccessfulRequestLatency, SystemErrors, ThrottledRequests. На ThrottledRequests > 0 — немедленный алерт. Используйте дашборды CloudWatch для визуализации. Рекомендуем настроить алерты на превышение 80% provisioned capacity.

Процесс настройки DynamoDB

1. Анализ access patterns приложения
2. Проектирование single-table схемы
3. Создание инфраструктуры через CDK
4. Реализация репозиториев
5. Настройка Streams и Lambda
6. Мониторинг и алерты

Что входит в настройку DynamoDB

Сроки и стоимость

Проектирование и базовая интеграция: 3–5 дней. Добавление Streams, Lambda, мониторинга: ещё 3–5 дней. Миграция из реляционной базы: 2–4 недели в зависимости от объёма. Стоимость рассчитывается индивидуально, зависит от сложности схемы и объёма интеграций. Получите консультацию по вашему проекту — оценим сложность и сроки. Закажите предварительную оценку, чтобы понять, сколько времени и ресурсов потребуется.