开发中，我们总会需要存储些 KV 数据，虽然看上去简单，但考虑因素也是很多的，实现手段也就各有差异。今天，我们就来看看 Android 目前有哪些 KV 库可以供我们使用，以及其有哪些优缺点。
SharedPreferences
这个是 Android 很早就内置的 KV 存储库了， 不过由于其缺点多，目前除了拿来做源码分析和数落外，就没人会推荐使用了。其被诟病的点主要有以下几个：
1.首次子线程加载，在加载未完成时，主线程读取会阻塞等待加载完成。
2.会整个文件加载到内存，并且是 xml 格式。所以如果存储很多 kv，首次加载会很耗时，而且占内存，占存储。
3.commit 会阻塞写文件，并且是每次写入整个文件，所以一般用 apply。4.waitToFinish 会阻塞主线程，可能造成 ANR。
Jetpack DataStore
官方终于不想听开发者对 sp 的吐槽了，然后开发了 DataStore 这个新库，相比于 sp, 它有以下几个改进：
1.使用协程、Flow 等工具，在 Dispatchers.IO读写，不会阻塞主线程，当然这也导致必须在协程环境调用。
2.可以使用 proto 来序列化数据，因而存储体积会小很多
3.不需要调用 commit/apply 等
但其依旧是初始化时读取整个文件，写入时覆盖整个文件，对于很多 kv 的场景依旧不友好。
MMKV
MMKV 是 Tencent 开源的跨平台 kv 存储，其优点是：
1.可以跨平台使用，如果有跨平台需求，这是不二之选
2.文件增量写入，使用 proto 序列化数据，并且使用了 mmap，所以写入很快。
问：文件增量是一个怎样的逻辑？
答：每次写入一个 kv， 就直接在文件末尾追加这个 kv 的数据。当然，如果多次写入同一个 key，那么就会在文件中写入多份数据，这是以空间换时间的思路。在首次加载时，会从文件开始读到文件结束，对于重复 key， 后读的就会覆盖前面读的，所以如果有很多重复，这里就会存在额外耗时，当然，MMKV 会进行数据的重整理，就是把内存数据重新落盘，这样就去掉了重复 key。
而 MMKV 依旧是会把所有数据一次性加载到内存，所以依旧不能用于很多 kv 的情况。
LevelDB
LevelDB 是 google 开源的，基于 LSM-Tree(Log Structured Merge Trees)。
首先我们来了解下它的工作原理。
其核心结构为:
1.MemTable： 一个内存 kv 表， 其key 是有序的。
2.SSTable：将其 MemTable 落地到磁盘，就是 SSTable 了，其 key 是有序的，所以可以二分查找。
3.WAL: write ahead log， 在写数据时，先写入 WAL, 再写入 MemTable， 主要用于数据恢复，例如如果 MemTable 还没落地就杀死了进程，那么重启时可以用 WAL 恢复出 MemTable。
其具体工作流程为：
写数据
1.写 WAL
2.写入 MemTable
3.如果 MemTable 多到一定程度，则落地成一个 SSTable。
读数据
1.先看 MemTable 里有没有，如果有，则代表是刚写过的，直接返回，如果没有，则进行下一步。
2.查找最新落地的 SSTable，如果有，则返回，如果没有，则寻找下一个 SSTable，知道最后一个 SSTable。
当然，如果落地了非常多的 SSTable， 如果最后一个 SSTable 才存在我们的数据，那查找就会非常耗时，所以这里就有很多优化。诸如：SSTable 合并，布隆过滤器、Cache等。
综上，LevelDB 的写入很快，读取反而很复杂的库。很适用于写多于读的场景。当然它读取还是很可观的。并且它不会把所有数据读入内存，所以终于是一个可以用于很多 kv 的场景了。
但是，它是一个纯 c++ 库，并不是面向 Android 而生，当然有人把它接入了 Android，例如：hf/leveldb-android，使得 Android 也能使用它，可惜的是，这个库并没有继续更新了。
而且 LevelDB 会产生 Lock 文件以防止其它进程使用，但如果我强杀进程，这个文件还在，所以 Open 可能会失败，需要再主动删文件。。。
EmoKV
最后，就要来吹一波自己新造的这个轮子了,具体用法可以前往官网查看 造这个轮子的主要原因是，LevelDB 的的确确不更新了，而且对于 Android， 可能依旧是读大于写多一点。所以我思考了下，搞了这个库，顺便实践了下 c++ （写起来真特么痛苦~）。
EmoKV 主要有以下几个结构：
1.Key 文件: 存储 key 值的文件，采用mmap + 追加写的方式
2.Value 文件: 存储 value 值的文件，采用mmap + 追加写的方式
3.Index 文件: 一个文件 HashMap 的实现， 所有 kv 都记录在这里，每个 kv 固定 20 字节（存储了 flag、key 在 Key 文件的位置以及 value 在 Value 文件的位置）。
其操作流程为：
- 写数据：通过
key定位Index位置，如果key不存在，则写Key文件，然后写Value文件，这两者都是追加写。写完更新Index文件信息。 - 读数据：通过
key定位Index位置，然后通过Index信息读取Value文件。
因为直接借助了 mmap， 所以其读写速度都是很快的，而且保证了数据刷入磁盘（当然这是非强制宕机的情况）。而且 mmap 也是在访问时才真的读取磁盘页，实际内存占用不大，而且可以由系统管理刷回。
当然，因为使用 mmap，所以也有潜在的问题：
1.数据太多导致虚拟内存用尽。当然这还是有难度的，即使是10w个 kv， Index 用量大概为：10w * 20 / 0.75 大约 2.6M 的空间（0.75 为加载因子），Value 以平均 500 字节的长度，大约 48M 的长度。对于一般应用，这个是足够的了。当然如果在非压缩，不应用 CRC32 的情况， Index 可以直接存储8字节以下的 value，空间就更可控了。
2.如果 key 算出来 hash 冲突很高，由于采用线性探测法，也会导致读写性能变差。 Index 文件还存在扩容的重量级操作。
3.由于 Key 和 Value 都采用追加写，在多次重复 kv 写入后，Value 就会存在很多过时数据，所以 EmoKV 依然有重整理的步骤。
当然，由于是个人开发的这个库，就还能聊更多细节的点：
1.EmoKV 采用写加锁，读没有加锁，而是采用乐观锁 StampedLock 类似的方式。每次写时增加版本号，读取时，先读取当前版本号，如果读取完之后，发现版本号变了，如果变化版本大于1或者且最近一次修改为当前 kv， 则重新读。因为一般读比写快，而且读写冲突概率低，这样更合理
2.由于写分了多个步骤，所以要考虑写入过程中进程退出的情况：我这里采用的方式是写入前先备份索引数据，并先写标记位，如果初始化时发现有标记时，就将备份数据还原回去，上一份数据失败。当然，使用者还可以开启 crc32 校验数据。
3.对于数据压缩和 crc32校验，一般的想法都是在 c++ 上实现，不过我嫌写起来困难，就在 kotlin 层调用内置库方法实现了。
4.使用 raii 管理内存，所以内存泄漏的可能性很低。
读写性能对比
最后，我简单对比了 LevelDB、MMKV、EmoKV 的读写速度。（本来打算用 benchmark 的，不过不知为何，我的 win 机一直跑不起来，报 Activity Missing，各种搜索都没解决。只得放弃，用单元测试时间代替。）
个人测试的是 1w 数据的读写。
写入数据
单线程读取
多线程读取
因为并不是真的 benchmark，所以数据具有偶然性，但大体数量级没差。如果你有兴趣，也可以根据不同实现方案，简要分析下为何数据是这个样子？
最后，这个是个人第一次 c++ 实战，或许有诸多不正确不完美的地方，欢迎大家来做 Code Review。
