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文章目录
  1. SharedPreferences的糟心事
    1. 一次性读取阻塞主线程
    2. 类型不安全
    3. apply异步没有回调
    4. 导致ANR
    5. 不能跨进程通信
  2. DataStore
    1. 引入DataStore
    2. 创建DataStore
    3. 迁移SharedPreferences
  3. 项目

Jetpack:DataStore必知的几个优点

最近Jetpack又增加了新成员,提出了一个关于小型数据存储相关的DataStore组件。

根据官网的描述,DataStore完全是对标现有的SharedPreferences。

SharedPreferences相信大家都有用过,既然在现有的基础上提出DataStore那自然是为了解决SharedPreferences的缺点的。

如果你还不知道SharedPreferences有什么缺点?没关系,我们正好来复习一遍。你可以对标一下在使用SharedPreferences的过程中是否也遇到过这些问题。

SharedPreferences的糟心事

为了精简语言,下面都将SharedPreferences简称sp

一次性读取阻塞主线程

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sp = getSharedPreferences("settings_preference", Context.MODE_PRIVATE)

在使用sp的过程中,会通过getSharedPreferences来初始化sp。

上面这段代码最终会进入SharedPreferencesImpl的loadFromDisk方法。

具体调用就不带大家走一遍了,如果都贴出来文章就变成代码粘贴板了,我们只关注核心逻辑,其它感兴趣的可以自行查看源码

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private void loadFromDisk() {
synchronized (mLock) {
if (mLoaded) {
return;
}
if (mBackupFile.exists()) {
mFile.delete();
mBackupFile.renameTo(mFile);
}
}

// Debugging
if (mFile.exists() && !mFile.canRead()) {
Log.w(TAG, "Attempt to read preferences file " + mFile + " without permission");
}

Map<String, Object> map = null;
StructStat stat = null;
Throwable thrown = null;
try {
stat = Os.stat(mFile.getPath());
if (mFile.canRead()) {
BufferedInputStream str = null;
try {
str = new BufferedInputStream(
new FileInputStream(mFile), 16 * 1024);
map = (Map<String, Object>) XmlUtils.readMapXml(str);
} catch (Exception e) {
Log.w(TAG, "Cannot read " + mFile.getAbsolutePath(), e);
} finally {
IoUtils.closeQuietly(str);
}
}
} catch (ErrnoException e) {
// An errno exception means the stat failed. Treat as empty/non-existing by
// ignoring.
} catch (Throwable t) {
thrown = t;
}

synchronized (mLock) {
mLoaded = true;
mThrowable = thrown;

// It's important that we always signal waiters, even if we'll make
// them fail with an exception. The try-finally is pretty wide, but
// better safe than sorry.
try {
if (thrown == null) {
if (map != null) {
mMap = map;
mStatTimestamp = stat.st_mtim;
mStatSize = stat.st_size;
} else {
mMap = new HashMap<>();
}
}
// In case of a thrown exception, we retain the old map. That allows
// any open editors to commit and store updates.
} catch (Throwable t) {
mThrowable = t;
} finally {
mLock.notifyAll();
}
}
}

在这里通过对象锁mLock机制来对其进行加锁操作。只有当sp文件中的数据全部读取完毕之后才会调用mLock.notifyAll()来释放锁。

而另一边对应的获取数据的get方法,例如getString方法

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public String getString(String key, @Nullable String defValue) {
synchronized (mLock) {
awaitLoadedLocked();
String v = (String)mMap.get(key);
return v != null ? v : defValue;
}
}

private void awaitLoadedLocked() {
if (!mLoaded) {
// Raise an explicit StrictMode onReadFromDisk for this
// thread, since the real read will be in a different
// thread and otherwise ignored by StrictMode.
BlockGuard.getThreadPolicy().onReadFromDisk();
}
while (!mLoaded) {
try {
mLock.wait(); // 等待sp文件读取完毕
} catch (InterruptedException unused) {
}
}
if (mThrowable != null) {
throw new IllegalStateException(mThrowable);
}
}

这里会在awaitLoadedLocked方法中调用mLock.wait()来等待sp的初始化完成。

所以如果sp文件过大,初始化所花的时间过多,会导致后面sp数据获取时的阻塞。

类型不安全

在我们使用sp过程中,用的最多的应该是它的put与get方法。现在我们用这两个方法来写一段代码

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sp = getSharedPreferences("settings_preference", Context.MODE_PRIVATE)

// 某一个地方的逻辑
sp.edit().putString("key_name_from_sp", "from sp").apply()

// 另一个地方的逻辑
sp.edit().putInt("key_name_from_sp", "from sp").apply()

// 获取key_name_from_sp值
sp.getString("key_name_from_sp", "")

如果你运行上面的代码你可以发现程序运行异常,本质问题是对同一个key赋值了不同类型的值。将原来String类型的值转变成Int类型。由于sp内部是通过Map来保存对于的key-value,所以它并不能保证key-value的类型固定,也进一步导致通过get方法来获取对应key的值的类型也是不安全的。这就造成了所谓的类型不安全。

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public String getString(String key, @Nullable String defValue) {
synchronized (mLock) {
awaitLoadedLocked();
String v = (String)mMap.get(key);
return v != null ? v : defValue;
}
}

在getString的源码中,会进行类型强制转换,如果类型不对就会导致程序崩溃。由于sp不会在代码编译时进行提醒,只能在代码运行之后才能发现,所以就避免不掉可能发生的异常,从而导致sp类型不安全。

apply异步没有回调

为了防止sp写入时阻塞线程,一般都会使用apply方法来将数据异步提交到磁盘,即写入到文件中。

虽然apply是异步,但它并没有返回值,同样也没有对应的结果回调。

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public void apply() {
...
}

导致ANR

apply异步提交解决了线程的阻塞问题,但如果apply任务过多数据量过大,可能会导致ANR的产生。

ANR的产生是主线程长时间未响应导致的。apply不是异步的吗?它怎么又会产生ANR呢?

来看下apply的源码

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public void apply() {
final long startTime = System.currentTimeMillis();

final MemoryCommitResult mcr = commitToMemory();
final Runnable awaitCommit = new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
mcr.writtenToDiskLatch.await();
} catch (InterruptedException ignored) {
}
if (DEBUG && mcr.wasWritten) {
Log.d(TAG, mFile.getName() + ":" + mcr.memoryStateGeneration
+ " applied after " + (System.currentTimeMillis() - startTime)
+ " ms");
}
}
};

// 注意:将awaitCommit添加到队列中
QueuedWork.addFinisher(awaitCommit);

Runnable postWriteRunnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
awaitCommit.run();
// 成功写入磁盘之后才将awaitCommit移除
QueuedWork.removeFinisher(awaitCommit);
}
};

SharedPreferencesImpl.this.enqueueDiskWrite(mcr, postWriteRunnable);

// Okay to notify the listeners before it's hit disk
// because the listeners should always get the same
// SharedPreferences instance back, which has the
// changes reflected in memory.
notifyListeners(mcr);
}

这里关键点是会将awaitCommit加入到QueuedWork队列中,只有当awaitCommit执行完之后才会进行移除。

这是一方面,我们再来看另一方面。

在Activity的onPause与onStop、Service的onDestory中会等待QueuedWork中的任务全部完成,一旦QueuedWork中的任务非常耗时,例如sp的写入磁盘数据量过多,就会导致主线程长时间未响应,从而产生ANR。

具体调用分别在ActivityThread中的handlePauseActivity、handlePauseActivity与handleStopService方法中。

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public void handlePauseActivity(IBinder token, boolean finished, boolean userLeaving,
int configChanges, PendingTransactionActions pendingActions, String reason) {
ActivityClientRecord r = mActivities.get(token);
if (r != null) {
if (userLeaving) {
performUserLeavingActivity(r);
}

r.activity.mConfigChangeFlags |= configChanges;
performPauseActivity(r, finished, reason, pendingActions);
// Make sure any pending writes are now committed.
if (r.isPreHoneycomb()) {
//等待任务完成
QueuedWork.waitToFinish();
}
mSomeActivitiesChanged = true;
}
}

那如何解决呢?首先使用sp不要存储过大的key-value数据,本身sp就是轻量的存储,对于大数据还是使用room来存储。

此类ANR都是经由QueuedWork.waitToFinish()触发的,如果在调用此函数之前,将其中保存的队列手动清空,那么是不是能解决问题呢,答案是肯定的。

另外在今日头条的一篇文章中已经提出解决ANR的方法,具体解决可以自行查看

剖析 SharedPreference apply 引起的 ANR 问题

不能跨进程通信

sp是不能跨进程通信的,虽然在获取sp的时候提供了MODE_MULTI_PROCESS,但内部并不是用来跨进程的。

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public SharedPreferences getSharedPreferences(File file, int mode) {
if ((mode & Context.MODE_MULTI_PROCESS) != 0 ||
getApplicationInfo().targetSdkVersion < android.os.Build.VERSION_CODES.HONEYCOMB) {
// 重新读取SP文件内容
sp.startReloadIfChangedUnexpectedly();
}
return sp;
}

在这里使用MODE_MULTI_PROCESS只是重新读取一遍文件而已,并不能保证跨进程通信。

上面的sp问题不知道你在使用的过程中是否有遇到过,或者说有幸中标几条,大家可以留言来对比一下,说出你的故事(此处应该有酒)。

DataStore

针对sp那几个问题,DataStore都够能规避。为了精简语言,下面都将DataStore简称ds

  1. ds内部使用kotlin协程通过挂起的方式来避免阻塞线程,同时也避免产生ANR。
  2. ds不仅支持sp同时还支持protocol buffers类型的存储,而protocol buffers可以保证数据类型安全。
  3. ds能够在编译阶段提醒sp类型错误,保证sp类型的类型不安全问题。
  4. ds使用Flow来获取数据,每次保存数据之后都会通知最近的Flow。
  5. ds完美支持sp数据的迁移,你可以无成本过渡到ds。

所以ds将会是Android后续轻量数据存储的首选组件。我们也是时候来了解ds的使用。

引入DataStore

首先我们要引入ds,方式很简单直接在build中添加依赖即可。唯一需要注意的是ds支持sp与protocol buffers两种类型,所以对应的也有两种依赖。

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// Preferences DataStore
implementation "androidx.datastore:datastore-preferences:1.0.0-alpha01"

// Proto DataStore
implementation "androidx.datastore:datastore-core:1.0.0-alpha01"

下面针对这两种类型分别做介绍。

创建DataStore

针对sp类型的数据,ds只需通过createDataStore方法来获取对应的ds对象

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private val dataStore = createDataStore("settings")

其中settings为对应的文件名,存储方式为datastore/ + name + .preferences_pb

protocol buffers类型需要额外实现Serializer接口,提供读写的入口。

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object SettingsSerializer : Serializer<Settings> {

override fun readFrom(input: InputStream): Settings {
return Settings.parseFrom(input)
}

override fun writeTo(t: Settings, output: OutputStream) {
t.writeTo(output)
}

}

private val dataStoreProto = createDataStore("settings.pb", SettingsSerializer)

其中的Settings类是通过protocol buffers脚本自动生成的。要生成Settings类,你需要做两件事

  1. 配置protocol buffers环境
  2. 编写.proto文件

所以你可能需要懂一点protocol buffers相关的语法。

如果后续有空,可能会单独开文章介绍一下protocol buffers相关的内容,大厂用的基本上都是protocol buffers。

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syntax = "proto3";
option java_multiple_files = true;
message Settings {
string key_name = 1;
}

使用protocol buffers运行上面的代码就能自动帮我们生成对应的Settings类。其中它里面的一个变量就是keyName_,它是String类型。通过创建类与对应变量的方式来约定类型的安全。

sp与protocol buffers类型的读操作使用方式都一样,首先都要创建Preferences.Key类型的key。

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val DATA_KEY = preferencesKey<String>("key_name")

对应的preferencesKey如下:

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inline fun <reified T : Any> preferencesKey(name: String): Preferences.Key<T> {
return when (T::class) {
Int::class -> {
Preferences.Key<T>(name)
}
String::class -> {
Preferences.Key<T>(name)
}
Boolean::class -> {
Preferences.Key<T>(name)
}
Float::class -> {
Preferences.Key<T>(name)
}
Long::class -> {
Preferences.Key<T>(name)
}
Set::class -> {
throw IllegalArgumentException("Use `preferencesSetKey` to create keys for Sets.")
}
else -> {
throw IllegalArgumentException("Type not supported: ${T::class.java}")
}
}
}

它支持Int、String、Boolean、Float与Long类型的数据,另外还有一个preferencesSetKey,用来支持set类型的数据。

调用preferencesKey每次都创建一个Preferences.Key对象,那它这样如何保证是同一个key呢?

如果你去看源码就会一目了然。

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internal constructor(val name: String) {
override fun equals(other: Any?) =
if (other is Key<*>) {
name == other.name
} else {
false
}

override fun hashCode(): Int {
return name.hashCode()
}
}

原来是它重写了equals方法,内部实现对name的比较。那么只要创建preferencesKey时传入的name相同,就能保证获取到的是同一个key的数据。

有了key,再来通过dataStore.data.map来获取Flow,同时暴露出对应的Preferences

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private suspend fun read() {
dataStore.data.map {
// unSafe type
if (it[DATA_KEY] is String) {
it[DATA_KEY] ?: ""
} else {
"type is String: ${it[DATA_KEY] is String}"
}
}.collect {
Toast.makeText(this@DataStoreActivity, "read result: $it", Toast.LENGTH_LONG).show()
}
}

同时在read中写了一个验证SharedPreference类型不安全的示例。如果在别的地方赋值了DATA_KEY非String类型的数据时,将会弹出else中的语句。

下面是protocol buffers的读取

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private suspend fun protoRead() {
dataStoreProto.data.map {
// safe type
it.keyName
}.collect {
Toast.makeText(this, "read result success form proto: $it", Toast.LENGTH_LONG).show()
}
}

需要注意的是这里获取的数据就是类型安全的。这里的it对应的就是在ds创建时产生的Settings。

写sp与protocol buffers有所不同。

对于sp直接使用dataStore.edit来写入数据

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private suspend fun write(value: String) {
dataStore.edit {
it[DATA_KEY] = value
LogUtils.d("dataStore write: $value")
}
}

而protocol buffers使用的是updateData方法

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private suspend fun protoWrite(value: String) {
dataStoreProto.updateData {
it.toBuilder().setKeyName(value).build()
}
}

迁移SharedPreferences

迁移也分为两种,一种是迁移到ds的sp中;另一种是迁移到protocol buffers中。

具体来看,如果迁移到ds的sp中,只需在之前创建ds基础上额外再加一个migrations参数。

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private val dataStore = createDataStore("settings", migrations = listOf(SharedPreferencesMigration(this, "settings_preference")))

通过创建SharedPreferencesMigration来迁移对应的sp数据。

下面是迁移到protocol buffers中

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val settingsDataStore: DataStore<Settings> = context.createDataStore(
produceFile = { File(context.filesDir, "settings.preferences_pb") },
serializer = SettingsSerializer,
migrations = listOf(
SharedPreferencesMigration(
context,
"settings_preferences"
) { sharedPrefs: SharedPreferencesView, currentData: UserPreferences ->
// Map your sharedPrefs to your type here
}
)
)

迁移完之后需要执行一次代码,同时应该停止再次使用sp。如果迁移成功将会删除之前sp的.xml类型的文件,生成对应ds文件。

最后附上一张Google分析的SharedPreferences和DataStore的区别图

目前可以看到DataStore还处在alpha版本,非常期待它之后的正式版本。

另外,针对DataStore的使用,我写了一个demo,大家可以在android-api-analysis中获取。

项目

android_startup: 提供一种在应用启动时能够更加简单、高效的方式来初始化组件,优化启动速度。不仅支持Jetpack App Startup的全部功能,还提供额外的同步与异步等待、线程控制与多进程支持等功能。

AwesomeGithub: 基于Github的客户端,纯练习项目,支持组件化开发,支持账户密码与认证登陆。使用Kotlin语言进行开发,项目架构是基于JetPack&DataBinding的MVVM;项目中使用了Arouter、Retrofit、Coroutine、Glide、Dagger与Hilt等流行开源技术。

flutter_github: 基于Flutter的跨平台版本Github客户端,与AwesomeGithub相对应。

android-api-analysis: 结合详细的Demo来全面解析Android相关的知识点, 帮助读者能够更快的掌握与理解所阐述的要点。

daily_algorithm: 每日一算法,由浅入深,欢迎加入一起共勉。

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