AWS DynamoDB深度解析：高并发场景下的NoSQL数据库设计与优化实践

引言

在云原生与微服务架构盛行的今天，传统关系型数据库面临高并发、低延迟和弹性扩展的严峻挑战。AWS DynamoDB作为全球领先的全托管NoSQL数据库服务，凭借其独特的架构设计和丰富的功能特性，已成为千万级QPS场景的首选解决方案。本文将深入探讨DynamoDB的核心技术原理，并分享实际场景中的最佳实践。

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一、DynamoDB核心技术解析

1.1 分布式数据存储架构

DynamoDB采用Shared-Nothing架构，通过**自动分片（Partitioning）**实现水平扩展：

• 数据按分区键（Partition Key）进行哈希分片

• 每个分区默认支持3000 RCU/1000 WCU（可通过自适应容量自动提升）

• 内置多副本同步机制，保障数据持久性

# 创建支持自动扩展的表
import boto3
dynamodb = boto3.client('dynamodb')

response = dynamodb.create_table(
    TableName='UserSession',
    BillingMode='PAY_PER_REQUEST',  # 按需计费模式
    KeySchema=[
        {'AttributeName': 'session_id', 'KeyType': 'HASH'}
    ],
    AttributeDefinitions=[
        {'AttributeName': 'session_id', 'AttributeType': 'S'}
    ]
)