某个应用程序将传入的 JSON 文件存储在 S3 中，然后一个 Lambda 函数对其进行转换并将项目写入 DynamoDB。突发的流量高峰导致 DynamoDB 节流。哪项更改将消除节流并平滑写入 DynamoDB？

当应用程序遇到突发的流量高峰时，直接写入 DynamoDB 可能会导致节流。将 Lambda 函数拆分为两个，并在它们之间引入 SQS 队列，可以有效地解决这个问题。第一个 Lambda 函数负责转换数据，然后将转换后的数据作为消息发送到 SQS 队列。SQS 队列作为缓冲区，可以吸收流量高峰，确保消息不会丢失。第二个 Lambda 函数从 SQS 队列中读取消息，并以更平滑、可控的速度将数据写入 DynamoDB。这种解耦机制允许 DynamoDB 以其可处理的速度进行写入，从而避免节流。 启用 DynamoDB 自动扩缩可以帮助应对流量变化，但对于突发且剧烈的流量高峰，自动扩缩可能无法立即响应，仍可能导致短时间内的节流。创建 Lambda 别名和配置预置并发主要用于降低冷启动延迟和提高并发处理能力，与解决 DynamoDB 节流问题无关。将 Lambda 拆分为两个函数，一个写入 DynamoDB，另一个处理/更新项目，并通过 DynamoDB 流调用，这种模式主要用于处理 DynamoDB 数据的后续处理，而不是解决初始写入的节流问题。