# Usar o AWS Lambda com o Amazon DynamoDB
**nota**
Se você deseja enviar dados para um destino que não seja uma função do Lambda ou enriquecer os dados antes de enviá-los, consulte [Amazon EventBridge Pipes](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-pipes.html) (Pipes do Amazon EventBridge).
É possível usar uma função do AWS Lambda para processar registros em um [Amazon DynamoDB Stream](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/Streams.html). Com o DynamoDB Streams, você pode acionar uma função do Lambda para executar o trabalho adicional cada vez que uma tabela do DynamoDB é atualizada.
Ao processar fluxos do DynamoDB, é necessário implementar uma lógica de resposta em lote parcial para evitar que registros processados com sucesso sejam repetidos quando alguns registros em um lote falham. O [utilitário Processador em Lote](https://docs.powertools.aws.dev/lambda/python/latest/utilities/batch/) do Powertools para AWS Lambda está disponível em Python, TypeScript, .NET e Java e simplifica essa implementação ao lidar automaticamente com a lógica de resposta em lote parcial, reduzindo o tempo de desenvolvimento e melhorando a confiabilidade.
**Topics**
+ [Fluxos de sondagem e agrupamento em lotes](#dynamodb-polling-and-batching)
+ [Posições iniciais de sondagem e fluxo](#dyanmo-db-stream-poll)
+ [Leitores simultâneos de um fragmento no DynamoDB Streams](#events-dynamodb-simultaneous-readers)
+ [Evento de exemplo](#events-sample-dynamodb)
+ [Processar registros do DynamoDB com o Lambda](services-dynamodb-eventsourcemapping.md)
+ [Configurar resposta em lote parcial com o DynamoDB e o Lambda](services-ddb-batchfailurereporting.md)
+ [Reter registros descartados para uma origem de eventos do DynamoDB no Lambda](services-dynamodb-errors.md)
+ [Implementar o processamento com estado do DynamoDB no Lambda](services-ddb-windows.md)
+ [Parâmetros do Lambda para os mapeamentos das origens de eventos do Amazon DynamoDB](services-ddb-params.md)
+ [Usar a filtragem de eventos com uma origem de eventos do DynamoDB](with-ddb-filtering.md)
+ [Tutorial: Usar o AWS Lambda com o Amazon DynamoDB Streams](with-ddb-example.md)
## Fluxos de sondagem e agrupamento em lotes
O Lambda sonda os fragmentos em sua transmissão do DynamoDB em busca de registros a uma taxa básica de 4 vezes por segundo. Quando os registros estão disponíveis, o Lambda invoca a função e aguarda o resultado. Se o processamento for bem-sucedido, o Lambda continua a sondagem até que ela receba mais registros.
Por padrão, o Lambda invoca a função assim que os registros estão disponíveis. Se o lote que o Lambda lê da fonte de eventos tiver apenas um registro, o Lambda enviará apenas um registro à função. Para evitar a invocação da função com poucos registros, instrua a fonte de eventos para armazenar os registros em buffer por até cinco minutos, configurando uma *janela de lotes*. Antes de invocar a função, o Lambda continua a ler registros da fonte de eventos até coletar um lote inteiro, até que a janela de lote expire ou até que o lote atinja o limite de carga útil de 6 MB. Para obter mais informações, consulte [Comportamento de lotes](invocation-eventsourcemapping.md#invocation-eventsourcemapping-batching).
**Atenção**
Os mapeamentos da origem do evento do Lambda processam cada evento ao menos uma vez, podendo haver o processamento duplicado de registros. Para evitar possíveis problemas relacionados a eventos duplicados, é altamente recomendável tornar o código da função idempotente. Para saber mais, consulte [Como tornar minha função do Lambda idempotente](https://repost.aws/knowledge-center/lambda-function-idempotent) no Centro de Conhecimentos da AWS.
O Lambda não espera a conclusão de nenhuma [extensão](lambda-extensions.md)configurada para enviar o próximo lote para processamento. Em outras palavras, suas extensões podem continuar sendo executadas enquanto o Lambda processa o próximo lote de registros. Isso pode causar problemas de controle de utilização se você violar quaisquer configurações ou limites de [simultaneidade](lambda-concurrency.md) de sua conta. Para detectar se esse é um problema em potencial, monitore suas funções e verifique se você está vendo [métricas de simultaneidade](monitoring-concurrency.md#general-concurrency-metrics) mais altas do que o esperado para o seu mapeamento da origem do evento. Devido ao curto intervalo entre as invocações, o Lambda pode relatar brevemente um uso de simultaneidade maior do que o número de fragmentos. Isso pode ser verdadeiro até mesmo para funções do Lambda sem extensões.
Defina a configuração [ParallelizationFactor](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/api/API_CreateEventSourceMapping.html#lambda-CreateEventSourceMapping-request-ParallelizationFactor) para processar um fragmento de um fluxo de dados do DynamoDB com mais de uma invocação do Lambda simultaneamente. Você pode especificar o número de lotes simultâneos que o Lambda pesquisa de um fragmento por meio de um fator de paralelização de 1 (padrão) a 10. Por exemplo, quando você define `ParallelizationFactor` como 2, pode ter até 200 invocações simultâneas do Lambda para processar 100 fragmentos de fluxos do DynamoDB (embora, na prática, você possa ver valores diferentes para a métrica `ConcurrentExecutions`). Isso ajuda a aumentar a escala do throughput de processamento quando o volume de dados é volátil e o valor de [IteratorAge](monitoring-metrics-types.md#performance-metrics) é alto. Quando você aumentar o número de lotes simultâneos por fragmento, o Lambda ainda garantirá o processamento por ordem no nível de item (partição e chave de classificação).
## Posições iniciais de sondagem e fluxo
Esteja ciente de que a sondagem do fluxo durante a criação e as atualizações do mapeamento da origem do evento é, finalmente, consistente.
+ Durante a criação do mapeamento da origem do evento, pode levar alguns minutos para a sondagem de eventos do fluxo iniciar.
+ Durante as atualizações do mapeamento da origem do evento, pode levar alguns minutos para interromper e reiniciar a sondagem de eventos do fluxo.
Esse comportamento significa que, se você especificar `LATEST` como posição inicial do fluxo, o mapeamento da origem do evento pode perder eventos durante a criação ou as atualizações. Para garantir que nenhum evento seja perdido, especifique a posição inicial do fluxo como `TRIM_HORIZON`.
## Leitores simultâneos de um fragmento no DynamoDB Streams
Para tabelas de região única que não são tabelas globais, você pode projetar até duas funções do Lambda para ler o mesmo fragmento do DynamoDB Streams ao mesmo tempo. Exceder esse limite pode resultar em controle de utilização de solicitação. Para tabelas globais, recomendamos que você limite o número de leitores simultâneos para 1 para evitar o controle de utilização de solicitações.
## Evento de exemplo
**Example**
```
{
"Records": [
{
"eventID": "1",
"eventVersion": "1.0",
"dynamodb": {
"Keys": {
"Id": {
"N": "101"
}
},
"NewImage": {
"Message": {
"S": "New item!"
},
"Id": {
"N": "101"
}
},
"StreamViewType": "NEW_AND_OLD_IMAGES",
"SequenceNumber": "111",
"SizeBytes": 26
},
"awsRegion": "us-west-2",
"eventName": "INSERT",
"eventSourceARN": "arn:aws:dynamodb:us-east-2:123456789012:table/my-table/stream/2024-06-10T19:26:16.525",
"eventSource": "aws:dynamodb"
},
{
"eventID": "2",
"eventVersion": "1.0",
"dynamodb": {
"OldImage": {
"Message": {
"S": "New item!"
},
"Id": {
"N": "101"
}
},
"SequenceNumber": "222",
"Keys": {
"Id": {
"N": "101"
}
},
"SizeBytes": 59,
"NewImage": {
"Message": {
"S": "This item has changed"
},
"Id": {
"N": "101"
}
},
"StreamViewType": "NEW_AND_OLD_IMAGES"
},
"awsRegion": "us-west-2",
"eventName": "MODIFY",
"eventSourceARN": "arn:aws:dynamodb:us-east-2:123456789012:table/my-table/stream/2024-06-10T19:26:16.525",
"eventSource": "aws:dynamodb"
}
]}
```