[Google] 再见 SharedPreferences 拥抱 Jetpack DataStore

Google 新增加了一个新 Jetpack 的成员 DataStore，主要用来替换 SharedPreferences， DataStore 应该是开发者期待已久的库，DataStore 是基于 Flow 实现的，一种新的数据存储方案，它提供了两种实现方式：

• Proto DataStore：存储类的对象（typed objects ），通过 protocol buffers 将对象序列化存储在本地，protocol buffers 现在已经应用的非常广泛，无论是微信还是阿里等等大厂都在使用，我们在部分业务场景中也用到了 protocol buffers，会在后续的文章详细分析
  
• Preferences DataStore：以键值对的形式存储在本地和 SharedPreferences 类似，但是 DataStore 是基于 Flow 实现的，不会阻塞主线程，并且保证类型安全

因此 Jetpack DataStore 将会分为 2 篇文章来分析：

• 再见 SharedPreferences 拥抱 Jetpack DataStore (一) ： 主要来分析 Preferences DataStore
• 再见 SharedPreferences 拥抱 Jetpack DataStore (二) ： 主要来分析 Proto DataStore

今天这篇文章主要来介绍 Jetpack DataStore 其中一种实现方式 Preferences DataStore，文章中的示例代码，已经上传到 GitHub 欢迎前去查看  AndroidX-Jetpack-Practice/DataStoreSimple

GitHub 地址：https://github.com/hi-dhl/AndroidX-Jetpack-Practice

这篇文章会涉及到 Koltin flow 相关内容，如果不了解可以先去看另外一篇文章 Kotlin Flow 是什么？Channel 是什么？

通过这篇文章你将学习到以下内容：

• 那些年我们所经历的 SharedPreferences 坑？
• 为什么需要 DataStore？它为我们解决了什么问题？
• 如何在项目中使用 DataStore？
• 如何迁移 SharedPreferences 到 DataStore？
• MMKV、DataStore、SharedPreferences 的不同之处?

一个新库的出现必定为我们解决了一些问题，那么 Jetpack DataStore 为我们解决什么问题呢，在分析之前，我们需要先来了解 SharedPreferences 都有那些坑。

那些年我们所经历的 SharedPreferences 坑

SharedPreference 是一个轻量级的数据存储方式，使用起来也非常方便，以键值对的形式存储在本地，初始化 SharedPreference 的时候，会将整个文件内容加载内存中，因此会带来以下问题：

• 通过 getXXX() 方法获取数据，可能会导致主线程阻塞
• SharedPreference 不能保证类型安全
• SharedPreference 加载的数据会一直留在内存中，浪费内存
• apply() 方法虽然是异步的，可能会发生 ANR，在 8.0 之前和 8.0 之后实现各不相同
• apply() 方法无法获取到操作成功或者失败的结果

接下来我们逐个来分析一下 SharedPreferences 带来的这些问题，在文章中 SharedPreference 简称 SP。

getXXX() 方法可能会导致主线程阻塞

所有 getXXX() 方法都是同步的，在主线程调用 get 方法，必须等待 SP 加载完毕，会导致主线程阻塞，下面的代码，我相信小伙伴们并不陌生。

val sp = getSharedPreferences("ByteCode", Context.MODE_PRIVATE) // 异步加载 SP 文件内容
sp.getString("jetpack", ""); // 等待 SP 加载完毕

调用 getSharedPreferences() 方法，最终会调用  SharedPreferencesImpl#startLoadFromDisk() 方法开启一个线程异步读取数据。

frameworks/base/core/java/android/app/SharedPreferencesImpl.java

private final Object mLock = new Object();
private boolean mLoaded = false;
private void startLoadFromDisk() {
    synchronized (mLock) {
        mLoaded = false;
    }
    new Thread("SharedPreferencesImpl-load") {
        public void run() {
            loadFromDisk();
        }
    }.start();
}

正如你所看到的，开启一个线程异步读取数据，当我们正在读取一个比较大的数据，还没读取完，接着调用 getXXX() 方法。

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() {
    ......
    while (!mLoaded) {
        try {
            mLock.wait();
        } catch (InterruptedException unused) {
        }
    }
    ......
}

在同步方法内调用了 wait() 方法，会一直等待 getSharedPreferences() 方法开启的线程读取完数据才能继续往下执行，如果读取几 KB 的数据还好，假设读取一个大的文件，势必会造成主线程阻塞。

SP 不能保证类型安全

调用 getXXX() 方法的时候，可能会出现 ClassCastException 异常，因为使用相同的 key 进行操作的时候，putXXX 方法可以使用不同类型的数据覆盖掉相同的 key。

val key = "jetpack"
val sp = getSharedPreferences("ByteCode", Context.MODE_PRIVATE) // 异步加载 SP 文件内容
sp.edit { putInt(key, 0) } // 使用 Int 类型的数据覆盖相同的 key
sp.getString(key, ""); // 使用相同的 key 读取 Sting 类型的数据

使用 Int 类型的数据覆盖掉相同的 key，然后使用相同的 key 读取 Sting 类型的数据，编译正常，但是运行会出现以下异常。

java.lang.ClassCastException: java.lang.Integer cannot be cast to java.lang.String

SP 加载的数据会一直留在内存中

通过 getSharedPreferences() 方法加载的数据，最后会将数据存储在静态的成员变量中。

// 调用 getSharedPreferences 方法，最后会调用 getSharedPreferencesCacheLocked 方法
public SharedPreferences getSharedPreferences(File file, int mode) {
    ......
    final ArrayMap<File, SharedPreferencesImpl> cache = getSharedPreferencesCacheLocked();
    return sp;
}
// 通过静态的 ArrayMap 缓存 SP 加载的数据
private static ArrayMap<String, ArrayMap<File, SharedPreferencesImpl>> sSharedPrefsCache;
// 将数据保存在 sSharedPrefsCache 中
private ArrayMap<File, SharedPreferencesImpl> getSharedPreferencesCacheLocked() {
    ......
    ArrayMap<File, SharedPreferencesImpl> packagePrefs = sSharedPrefsCache.get(packageName);
    if (packagePrefs == null) {
        packagePrefs = new ArrayMap<>();
        sSharedPrefsCache.put(packageName, packagePrefs);
    }
    return packagePrefs;
}

通过静态的 ArrayMap 缓存每一个 SP 文件，而每个 SP 文件内容通过 Map 缓存键值对数据，这样数据会一直留在内存中，浪费内存。

apply() 方法是异步的，可能会发生 ANR

apply() 方法是异步的，为什么还会造成 ANR 呢？曾今的字节跳动就出现过这个问题，具体详情可以点击这里前去查看 剖析 SharedPreference apply 引起的 ANR 问题 而且 Google 也明确指出了 apply() 的问题。

简单总结一下：apply() 方法是异步的，本身是不会有任何问题，但是当生命周期处于  handleStopService() 、 handlePauseActivity() 、 handleStopActivity()  的时候会一直等待 apply() 方法将数据保存成功，否则会一直等待，从而阻塞主线程造成 ANR，一起来分析一下为什么异步方法还会阻塞主线程，先来看看 apply() 方法的实现。

frameworks/base/core/java/android/app/SharedPreferencesImpl.java

public void apply() {
    final long startTime = System.currentTimeMillis();
    final MemoryCommitResult mcr = commitToMemory();
    final Runnable awaitCommit = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                mcr.writtenToDiskLatch.await(); // 等待
                ......
            }
        };
    // 将 awaitCommit 添加到队列 QueuedWork 中
    QueuedWork.addFinisher(awaitCommit);
    Runnable postWriteRunnable = new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                awaitCommit.run();
                QueuedWork.removeFinisher(awaitCommit);
            }
        };
    // 8.0 之前加入到一个单线程的线程池中执行
    // 8.0 之后加入 HandlerThread 中执行写入任务
    SharedPreferencesImpl.this.enqueueDiskWrite(mcr, postWriteRunnable);
}

• 将一个 awaitCommit 的  Runnable 任务，添加到队列 QueuedWork 中，在 awaitCommit 中会调用 await() 方法等待，在 handleStopService 、 handleStopActivity 等等生命周期会以这个作为判断条件，等待任务执行完毕
• 将一个 postWriteRunnable 的  Runnable 写任务，通过 enqueueDiskWrite 方法，将写入任务加入到队列中，而写入任务在一个线程中执行

注意：在 8.0 之前和 8.0 之后 enqueueDiskWrite() 方法实现逻辑各不相同

在 8.0 之前调用 enqueueDiskWrite() 方法，将写入任务加入到 单个线程的线程池 中执行，如果 apply() 多次的话，任务将会依次执行，效率很低，android-7.0.0_r34 源码如下所示。

// android-7.0.0_r34: frameworks/base/core/java/android/app/SharedPreferencesImpl.java
private void enqueueDiskWrite(final MemoryCommitResult mcr,
                              final Runnable postWriteRunnable) {
    ......
    QueuedWork.singleThreadExecutor().execute(writeToDiskRunnable);
}
// android-7.0.0_r34: frameworks/base/core/java/android/app/QueuedWork.java
public static ExecutorService singleThreadExecutor() {
    synchronized (QueuedWork.class) {
        if (sSingleThreadExecutor == null) {
            sSingleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();
        }
        return sSingleThreadExecutor;
    }
}

通过 Executors.newSingleThreadExecutor() 方法创建了一个 单个线程的线程池，因此任务是串行的，通过 apply() 方法创建的任务，都会添加到这个线程池内。

在 8.0 之后将写入任务加入到 LinkedList 链表中，在 HandlerThread 中执行写入任务，android-10.0.0_r14 源码如下所示。

// android-10.0.0_r14: frameworks/base/core/java/android/app/SharedPreferencesImpl.java
private void enqueueDiskWrite(final MemoryCommitResult mcr,
                              final Runnable postWriteRunnable) {
    ......
    QueuedWork.queue(writeToDiskRunnable, !isFromSyncCommit);
}
// android-10.0.0_r14: frameworks/base/core/java/android/app/QueuedWork.java
private static final LinkedList<Runnable> sWork = new LinkedList<>();
public static void queue(Runnable work, boolean shouldDelay) {
    Handler handler = getHandler(); // 获取 handlerThread.getLooper() 生成 Handler 对象
    synchronized (sLock) {
        sWork.add(work); // 将写入任务加入到 LinkedList 链表中
        if (shouldDelay && sCanDelay) {
            handler.sendEmptyMessageDelayed(QueuedWorkHandler.MSG_RUN, DELAY);
        } else {
            handler.sendEmptyMessage(QueuedWorkHandler.MSG_RUN);
        }
    }
}

在 8.0 之后通过调用 handlerThread.getLooper() 方法生成 Handler，任务都会在 HandlerThread 中执行，所有通过 apply() 方法创建的任务，都会添加到 LinkedList 链表中。

当生命周期处于 handleStopService() 、 handlePauseActivity() 、 handleStopActivity() 的时候会调用 QueuedWork.waitToFinish() 会等待写入任务执行完毕，我们以其中  handlePauseActivity() 方法为例。

public void handlePauseActivity(IBinder token, boolean finished, boolean userLeaving,
        int configChanges, PendingTransactionActions pendingActions, String reason) {
        ......
        // 确保写任务都已经完成
        QueuedWork.waitToFinish();
        ......
    }
}

正如你所看到的在 handlePauseActivity() 方法中，调用了 QueuedWork.waitToFinish() 方法，会等待所有的写入执行完毕，Google 在 8.0 之后对这个方法做了很大的优化，一起来看一下 8.0 之前和 8.0 之后的区别。

注意：在 8.0 之前和 8.0 之后 waitToFinish() 方法实现逻辑各不相同

在 8.0 之前 waitToFinish() 方法只做了一件事，会一直等待写入任务执行完毕，我先来看看在 android-7.0.0_r34 源码实现。

android-7.0.0_r34: frameworks/base/core/java/android/app/QueuedWork.java

private static final ConcurrentLinkedQueue<Runnable> sPendingWorkFinishers =
        new ConcurrentLinkedQueue<Runnable>();
public static void waitToFinish() {
    Runnable toFinish;
    while ((toFinish = sPendingWorkFinishers.poll()) != null) {
        toFinish.run(); // 相当于调用 `mcr.writtenToDiskLatch.await()` 方法
    }
}

• sPendingWorkFinishers 是 ConcurrentLinkedQueue 实例，apply 方法会将写入任务添加到 sPendingWorkFinishers 队列中，在 单个线程的线程池 中执行写入任务，线程的调度并不由程序来控制，也就是说当生命周期切换的时候，任务不一定处于执行状态
  
• toFinish.run() 方法，相当于调用 mcr.writtenToDiskLatch.await() 方法，会一直等待
  
• waitToFinish() 方法就做了一件事，会一直等待写入任务执行完毕，其它什么都不做，当有很多写入任务，会依次执行，当文件很大时，效率很低，造成 ANR 就不奇怪了，尤其像字节跳动这种大规模的 App

在 8.0 之后 waitToFinish() 方法做了很大的优化，当生命周期切换的时候，会主动触发任务的执行，而不是一直在等着，我们来看看 android-10.0.0_r14 源码实现。

android-10.0.0_r14: frameworks/base/core/java/android/app/QueuedWork.java

private static final LinkedList<Runnable> sFinishers = new LinkedList<>();
public static void waitToFinish() {
    ......
    try {
        processPendingWork(); // 主动触发任务的执行
    } finally {
        StrictMode.setThreadPolicy(oldPolicy);
    }
    try {
        // 等待任务执行完毕
        while (true) {
            Runnable finisher;
            synchronized (sLock) {
                finisher = sFinishers.poll(); // 从 LinkedList 中取出任务
            }
            if (finisher == null) { // 当 LinkedList 中没有任务时会跳出循环
                break;
            }
            finisher.run(); // 相当于调用 `mcr.writtenToDiskLatch.await()`
        }
    } 
    ......
}

在 waitToFinish() 方法中会主动调用 processPendingWork() 方法触发任务的执行，在 HandlerThread 中执行写入任务。

另外还做了一个很重要的优化，当调用 apply() 方法的时候，执行磁盘写入，都是全量写入，在 8.0 之前，调用 N 次 apply() 方法，就会执行 N 次磁盘写入，在 8.0 之后，apply() 方法调用了多次，只会执行最后一次写入，通过版本号来控制的。

SharedPreferences 的另外一个缺点就是 apply() 方法无法获取到操作成功或者失败的结果，而 commit() 方法是可以接收 MemoryCommitResult 里面的一个 boolean 参数作为结果，来看一下它们的方法签名。

public void apply() { ... }
public boolean commit() { ... }

SP 不能用于跨进程通信

我们在创建 SP 实例的时候，需要传入一个 mode，如下所示：

val sp = getSharedPreferences("ByteCode", Context.MODE_PRIVATE) 

Context 内部还有一个 mode 是 MODE_MULTI_PROCESS，我们来看一下这个 mode 做了什么

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;
}

在这里就做了一件事，当遇到 MODE_MULTI_PROCESS 的时候，会重新读取 SP 文件内容，并不能用 SP 来做跨进程通信。

到这里关于 SharedPreferences 部分分析完了，接下来分析一下 DataStore 为我们解决什么问题？

DataStore  解决了什么问题

Preferences DataStore 主要用来替换 SharedPreferences，Preferences DataStore 解决了 SharedPreferences 带来的所有问题

Preferences DataStore 相比于 SharedPreferences 优点

• DataStore 是基于 Flow 实现的，所以保证了在主线程的安全性
• 以事务方式处理更新数据，事务有四大特性（原子性、一致性、 隔离性、持久性）
• 没有 apply() 和 commit() 等等数据持久的方法
• 自动完成 SharedPreferences 迁移到 DataStore，保证数据一致性，不会造成数据损坏
• 可以监听到操作成功或者失败结果

另外 Jetpack DataStore 提供了 Proto DataStore 方式，用于存储类的对象（typed objects ），通过 protocol buffers 将对象序列化存储在本地，protocol buffers 现在已经应用的非常广泛，无论是微信还是阿里等等大厂都在使用，我们在部分场景中也使用了 protocol buffers，在后续的文章会详细的分析。

注意：

Preferences DataStore 只支持 Int , Long , Boolean , Float , String 键值对数据，适合存储简单、小型的数据，并且不支持局部更新，如果修改了其中一个值，整个文件内容将会被重新序列化，可以运行 AndroidX-Jetpack-Practice/DataStoreSimple 体验一下，如果需要局部更新，建议使用 Room。

在项目中使用 Preferences DataStore

Preferences DataStore 主要应用在 MVVM 当中的 Repository 层，在项目中使用 Preferences DataStore 非常简单，只需要 4 步。

1. 需要添加 Preferences DataStore 依赖

implementation "androidx.datastore:datastore-preferences:1.0.0-alpha01"

2. 构建 DataStore

private val PREFERENCE_NAME = "DataStore"
var dataStore: DataStore<Preferences> = context.createDataStore(
    name = PREFERENCE_NAME

3. 从 Preferences DataStore 中读取数据

Preferences DataStore 以键值对的形式存储在本地，所以首先我们应该定义一个 Key.

val KEY_BYTE_CODE = preferencesKey<Boolean>("ByteCode")

这里和我们之前使用 SharedPreferences 的有点不一样，在 Preferences DataStore 中 Key 是一个 Preferences.Key<T> 类型，只支持 Int , Long , Boolean , Float , String，源码如下所示：

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)
        }
        ...... // 如果是其他类型就会抛出异常
    }
}

当我们定义好 Key 之后，就可以通过 dataStore.data 来获取数据

override fun readData(key: Preferences.Key<Boolean>): Flow<Boolean> =
    dataStore.data
        .catch {
            // 当读取数据遇到错误时，如果是 `IOException` 异常，发送一个 emptyPreferences 来重新使用
            // 但是如果是其他的异常，最好将它抛出去，不要隐藏问题
            if (it is IOException) {
                it.printStackTrace()
                emit(emptyPreferences())
            } else {
                throw it
            }
        }.map { preferences ->
            preferences[key] ?: false
        }

• Preferences DataStore 是基于 Flow 实现的，所以通过 dataStore.data 会返回一个 Flow<T>，每当数据变化的时候都会重新发出
• catch 用来捕获异常，当读取数据出现异常时会抛出一个异常，如果是 IOException 异常，会发送一个 emptyPreferences() 来重新使用，如果是其他异常，最好将它抛出去

4. 向 Preferences DataStore 中写入数据

在 Preferences DataStore 中是通过 DataStore.edit() 写入数据的，DataStore.edit() 是一个 suspend 函数，所以只能在协程体内使用，每当遇到 suspend 函数以挂起的方式运行，并不会阻塞主线程。

以挂起的方式运行，不会阻塞主线程 ：也就是协程作用域被挂起, 当前线程中协程作用域之外的代码不会阻塞。

首先我们需要创建一个 suspend 函数，然后调用 DataStore.edit() 写入数据即可。

override suspend fun saveData(key: Preferences.Key<Boolean>) {
    dataStore.edit { mutablePreferences ->
        val value = mutablePreferences[key] ?: false
        mutablePreferences[key] = !value
    }
}

到这里关于 Preferences DataStore 读取数据和写入数据就已经分析完了，接下来分析一下如何迁移 SharedPreferences 到 DataStore。

迁移 SharedPreferences 到 DataStore

迁移 SharedPreferences 到 DataStore 只需要 2 步。

• 在构建 DataStore 的时候，需要传入一个 SharedPreferencesMigration

dataStore = context.createDataStore(
    name = PREFERENCE_NAME,
    migrations = listOf(
        SharedPreferencesMigration(
            context,
            SharedPreferencesRepository.PREFERENCE_NAME
        )
    )
)

• 当 DataStore 对象构建完了之后，需要执行一次读取或者写入操作，即可完成 SharedPreferences 迁移到  DataStore，当迁移成功之后，会自动删除 SharedPreferences 使用的文件

注意： 只从 SharedPreferences 迁移一次，因此一旦迁移成功之后，应该停止使用 SharedPreferences。

相比于 MMKV 有什么不同之处

最后用一张表格来对比一下 MMKV、DataStore、SharedPreferences 的不同之处，如果发现错误，或者有其他不同之处，期待你来一起完善。

另外在附上一张 Google 分析的 SharedPreferences 和 DataStore 的区别

全文到这里就结束了，这篇文章主要分析了 SharedPreferences 和 DataStore 的优缺点，以及为什么需要引入 DataStore 和如何使用 DataStore，为了节省篇幅源码分析部分会在后续的文章中分析。

关于 SharedPreferences 和 DataStore 相关的代码，已经上传到了 GitHub 欢迎前去查看 AndroidX-Jetpack-Practice/DataStoreSimple ，可以运行一下示例项目，体验一下  SharedPreferences 和 DataStore 效果。

• GitHub 地址：https://github.com/hi-dhl/AndroidX-Jetpack-Practice

参考文献

• Preferences DataStore codelab
• Now in Android #25
• Prefer Storing Data with Jetpack DataStore
• 剖析 SharedPreference 引起的 ANR 问题
• SharedPreferences 问题分析和解决

结语

关注公众号：ByteCode，查看一系列 Android 系统源码、逆向分析、算法、译文、Kotlin、Jetpack 源码相关的文章，如果这篇文章对你有帮助，请帮我点个 star，感谢！！！，欢迎一起来学习，在技术的道路上一起前进。

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