什么是 DataStore ？
那么，什么是 DataStore 呢？
DataStore provides a safe and durable way to store small amounts of data, such as preferences and application state. It does not support partial updates: if any field is modified, the whole object will be serialized and persisted to disk. If you want partial updates, consider the Room API (SQLite).
DataStore provides ACID guarantees. It is thread-safe, and non-blocking. In particular, it addresses these design shortcomings of the SharedPreferences API。
这个我可以翻译一下。
DataStore 提供了一种存储轻量数据的安全稳定的方案，例如配置文件，应用状态等。它不支持局部更新：如果任何一个成员变量被修改了，整个对象都将被序列化并持久化到磁盘。对于局部修改，请考虑使用 Room 。
DataStore 保证原子性，一致性，隔离性，持久性。它是线程安全，且非阻塞的。尤其是，它解决了 SharedPreferences API 的设计缺陷。
好家伙，看起来这就是 SharedPreferences 的替代品了。
上代码
简单看一下代码实现。
DataStore 是一个接口。
interface DataStore<T> { val dataFlow: Flow<T> suspend fun updateData(transform: suspend (t: T) -> T): T interface Serializer<T> { fun readFrom(input: InputStream): T fun writeTo(t: T, output: OutputStream) val defaultValue: T } // TODO(b/151635324): Add initializers. // TODO(b/151635324): Add exception handlers. // TODO(b/151635324): Consider adding snapshot API. } 复制代码
没错，是基于 协程 和 Flow 实现的。
dataFlow是一个 Flow 对象updateData()用于更新对象Serializer接口，提供序列化和持久化能力
目前源码中仅仅提供了一个实现类：SingleProcessDataStore 。从名字就可以看出来，不支持多进程。看一下其中几个关键方法。
class SingleProcessDataStore<T>( private val produceFile: () -> File, private val serializer: DataStore.Serializer<T>, private val scope: CoroutineScope = CoroutineScope(Dispatchers.IO + SupervisorJob()) ) : DataStore<T> { ...... private suspend fun readData(): T { // TODO(b/151635324): consider caching produceFile result. val file = produceFile() try { FileInputStream(file).use { stream -> return serializer.readFrom(stream) } } catch (ex: FileNotFoundException) { if (file.exists()) { throw ex } return serializer.defaultValue } } private fun writeData(newData: T) { // TODO(b/151635324): consider caching produceFile result. val file = produceFile() file.mkdirs() val scratchFile = File(file.absolutePath + SCRATCH_SUFFIX) try { FileOutputStream(scratchFile).use { stream -> serializer.writeTo(newData, stream) stream.fd.sync() // TODO(b/151635324): fsync the directory, otherwise a badly timed crash could // result in reverting to a przuihouevious state. } scratchFile.renameTo(file) } catch (ex: IOException) { if (scratchFile.exists()) { scratchFile.delete() } throw ex } } ...... } 复制代码
readData() 和 writeData() 实际都是在读写文件。
具体用法详见官方写的单元测试 SingleProcessDataStoreTest，地址如下：
最后
到目前为止，DataStore 仍在开发中，并没有发布过任何可用的版本 ，现在并不足以替代 SharedPreferences 。按 Google 的尿性，哪天流产了其实也不足为奇。你可以在 androidx-master-dev 中持续关注。
不过两个问题是可以确定的。
第一，Google 自己也快看不下去 SharedPreferences 了。
第二，越来越多的新特性都是基于 Kotlin 实现的了，甚至只对 Kotlin 提供支持，大有 Kotlin First 到 Kotlin Only 的趋势。
所以，还没有学习 Kotlin 的同学们，抓紧上车吧！
