我的目标是确保DynamoDB流发布的记录按照“正确”的顺序进行处理。我的表包含客户事件，哈希键是事件ID，范围键是时间戳。“正确”的顺序意味着同一客户ID的事件按顺序处理。不同客户ID可以并行处理。
我通过Lambda函数消费流。每个分片自动创建消费者。因此，如果运行时决定对流进行分片，则消耗将并行进行（如果我理解正确），我面临在处理CustomerCreated之前就处理CustomerAddressChanged事件等风险。
文档暗示没有办法影响分片。但它们没有明确说明。是否有方法，例如使用客户ID和时间戳的组合作为范围键？
- 每个主分区键都会创建一个分片吗？如果同一分区中有太多项目，则将分片拆分为子分片？
在DynamoDB表中，每个分区都会创建一个分片。如果由于同一分区中有太多项目而需要进行分区拆分，则该分片也会被拆分为子分片。当父表上存在高水平的写入活动时，分片可能会拆分，以便应用程序可以并行处理来自多个分片的记录。
- 如果这100个已删除的项目都具有相同的分区键，则它们将放在一个分片中吗？
假设这100个项目都具有相同的分区键值（但具有不同的排序键值），它们将存储在同一分区上。因此，它们将从同一分区中删除，并放置在同一个分片中。
- 由于“发送到AWS Lambda函数的记录是严格序列化的”，在TTL的情况下，这种序列化是如何工作的？分片内的顺序是通过分区/排序键，TTL过期等来确定的吗？
DynamoDB Streams捕获您DynamoDB表中项目级修改的时间排序序列。此时间排序序列在每个分片级别上保留。换句话说，分片内的顺序是根据创建、更新或删除项目的顺序确定的。
发送到AWS Lambda函数的Amazon Kinesis和DynamoDB Streams记录是严格序列化的，每个分片一个。这意味着如果您将两条记录放入同一分片中，则Lambda保证在调用第二条记录之前会成功调用第一条记录的Lambda函数。如果一个记录的调用超时、被限流或遇到任何其他错误，Lambda将重试直到成功（或记录达到其24小时过期时间）才继续处理下一条记录。不同分片之间的记录顺序不能保证，并且每个分片的处理是并行进行的。
如果您使用DynamoDB Streams Kinesis Adapter，根据DynamoDB文档here，您的应用程序将按照正确顺序处理物理分片和流记录。有关DynamoDB Streams Kinesis适配器的更多信息，请参见Using the DynamoDB Streams Kinesis Adapter to Process Stream Records。