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还在为SharedPreferences引起的ANR问题抓脑壳吗？MMKV集成及原理奉上！

2021-02-18 22:03:09 作者：互联网

祝各位牛年大吉，牛气冲天！

前言

SharedPreferences是谷歌提供的轻量级存储方案，使用起来比较方便，可以直接进行数据存储，不必另起线程
不过也带来很多问题，尤其是由SP引起的ANR问题，非常常见。
正因如此，后来也出现了一些SP的替代解决方案，比如MMKV

本文主要包括以下内容
1.SharedPreferences存在的问题
2.MMKV的基本使用与介绍
3.MMKV的原理

SharedPreferences存在的问题

SP的效率比较低

1.读写方式：直接I/O
2.数据格式：xml
3.写入方式：全量更新

由于SP使用的xml格式保存数据，所以每次更新数据只能全量替换更新数据
这意味着如果我们有100个数据，如果只更新一项数据，也需要将所有数据转化成xml格式，然后再通过io写入文件中
这也导致SP的写入效率比较低

commit导致的ANR

public boolean commit() {
    // 在当前线程将数据保存到mMap中
    MemoryCommitResult mcr = commitToMemory();
    SharedPreferencesImpl.this.enqueueDiskWrite(mcr, null);
    try {
        // 如果是在singleThreadPool中执行写入操作，通过await()暂停主线程，直到写入操作完成。
        // commit的同步性就是通过这里完成的。
        mcr.writtenToDiskLatch.await();
    } catch (InterruptedException e) {
        return false;
    }
    /*
     * 回调的时机：
     * 1\. commit是在内存和硬盘操作均结束时回调
     * 2\. apply是内存操作结束时就进行回调
     */
    notifyListeners(mcr);
    return mcr.writeToDiskResult;
}

如上所示
1.commit有返回值，表示修改是否提交成功
2.commit提交是同步的，直到磁盘操作成功后才会完成

所以当数据量比较大时，使用commit很可能引起ANR

Apply导致的ANR

commit是同步的，同时SP也提供了异步的apply
apply是将修改数据原子提交到内存, 而后异步真正提交到硬件磁盘, 而commit是同步的提交到硬件磁盘，因此，在多个并发的提交commit的时候，他们会等待正在处理的commit保存到磁盘后在操作，从而降低了效率。而apply只是原子的提交到内容，后面有调用apply的函数的将会直接覆盖前面的内存数据，这样从一定程度上提高了很多效率

但是apply同样会引起ANR的问题

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);
            }
        };
    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

为了保证异步任务及时完成，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

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

所以当数据量比较大时，apply也会造成ANR

getXXX() 导致ANR

不仅是写入操作，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，也有可能导致ANR
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。

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。

MMKV的使用

MMKV 是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，性能高，稳定性强。从 2015 年中至今在微信上使用，其性能和稳定性经过了时间的验证。近期也已移植到 Android / macOS / Win32 / POSIX 平台，一并开源。

MMKV优点

1.MMKV实现了SharedPreferences接口，可以无缝切换
2.通过 mmap 内存映射文件，提供一段可供随时写入的内存块，App 只管往里面写数据，由操作系统负责将内存回写到文件，不必担心 crash 导致数据丢失。
3.MMKV数据序列化方面选用 protobuf 协议，pb 在性能和空间占用上都有不错的表现
4.SP是全量更新，MMKV是增量更新，有性能优势

详细的使用细节可以参考文档：github.com/Tencent/MMK…

MMKV原理

为什么MMKV写入速度更快

IO操作

我们知道，SP是写入是基于IO操作的，为了了解IO，我们需要先了解下用户空间与内核空间
虚拟内存被操作系统划分成两块：用户空间和内核空间，用户空间是用户程序代码运行的地方，内核空间是内核代码运行的地方。为了安全，它们是隔离的，即使用户的程序崩溃了，内核也不受影响。

写文件流程:
1、调用write，告诉内核需要写入数据的开始地址与长度
2、内核将数据拷贝到内核缓存
3、由操作系统调用，将数据拷贝到磁盘，完成写入

MMAP

Linux通过将一个虚拟内存区域与一个磁盘上的对象关联起来，以初始化这个虚拟内存区域的内容，这个过程称为内存映射(memory mapping)。

对文件进行mmap，会在进程的虚拟内存分配地址空间，创建映射关系。
实现这样的映射关系后，就可以采用指针的方式读写操作这一段内存，而系统会自动回写到对应的文件磁盘上

MMAP优势

MMAP对文件的读写操作只需要从磁盘到用户主存的一次数据拷贝过程，减少了数据的拷贝次数，提高了文件读写效率。
MMAP使用逻辑内存对磁盘文件进行映射，操作内存就相当于操作文件，不需要开启线程，操作MMAP的速度和操作内存的速度一样快；
MMAP提供一段可供随时写入的内存块，App 只管往里面写数据，由操作系统如内存不足、进程退出等时候负责将内存回写到文件，不必担心 crash 导致数据丢失。

可以看出，MMAP的写入速度基本与内存写入速度一致，远高于SP，这就是MMKV写入速度更快的原因

MMKV写入方式

SP的数据结构

SP是使用XML格式存储数据的，如下所示

但是这也导致SP如果要更新数据的话，只能全量更新

MMKV数据结构

MMKV数据结构如下

MMKV使用Protobuf存储数据，冗余数据更少，更省空间，同时可以方便地在末尾追加数据

写入方式

增量写入
不管key是否重复，直接将数据追加在前数据后。这样效率更高，更新数据只需要插入一条数据即可。

当然这样也会带来问题，如果不断增量追加内容，文件越来越大，怎么办？
当文件大小不够，这时候需要全量写入。将数据去掉重复key后，如果文件大小满足写入的数据大小，则可以直接更新全量写入，否则需要扩容。（在扩容时根据平均每个K-V大小计算未来可能需要的文件大小进行扩容，防止经常性的全量写入）

MMKV三大优势

mmap防止数据丢失，提高读写效率;
精简数据，以最少的数据量表示最多的信息，减少数据大小;
增量更新，避免每次进行相对增量来说大数据量的全量写入。

文末

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标签：SharedPreferences,SP,写入,MMKV,内存,ANR,commit,数据
来源： https://www.cnblogs.com/button123/p/14413667.html