回天乏术,SharedPreferences 已经彻底告别了这个时代?

数据持久化需求

在Android开发过程中，我们避不开持久化key-value数据需求。

目前实现Android本地数据持久化有以下三种最常用的形式：

• 文件存储数据

• SQLite数据库存储数据

• 使用SharedPreferences存储数据

其中，SharedPreferences（以下简称 SP） 是Android系统提供的一种轻量级的Key-Value数据存取方式，使用起来非常方便。

在初始化 SP 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：

• 初始化使用子线程进行IO读取并完成XML解析，而其他所有操作(getXXX、edit)都需要等待初始化完成，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，但因为设计问题，仍然可能会导致程序发生 ANR

• apply() 方法无法获取到操作成功或者失败的结果

• 没有事务性API，无法保证数据一致性(内存与磁盘数据不一致，数据丢失)

• ......

实际上SP在Android中是一个接口，而我们在ContextWrapper（Application、Service、Activity）中获得的SP对象实例为：android.app.SharedPreferenceImpl，所以第一种解决方案就是自己实现SP替换掉ContextWrapper中的getSharedPreference返回的SharedPreferenceImpl实现，从而解决SP的ANR问题。

而腾讯微信由于特殊文字引起系统的 crash的问题，需要一个高性能的通用 key-value 存储组件，因此研发了一个MemoryMappedKV(简称MMKV )工具，在腾讯内部开源半年，得到公司内部团队的广泛应用和一致好评 ，并将其在2018年开源在Github中。

MMKV在Android端实现了SharedPreference接口，将 MMKV 和 SharedPreferences、SQLite 进行对比, 重复读写操作 1k 次，结果如下：

显而易见的，相比于 SP 和 SQLite ，MMKV 在性能上都有极大的优势。

• 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

• 底层序列化/反序列化使用 protobuf

• 使用零拷贝技术——mmap内存映射完成数据持久化

• 支持SharedPreferences迁移到mmkv

• 性能远超SharedPreferences

• 支持多进程的读写

• 提供Android / macOS / Win32 / POSIX 多平台 的实现

• ……

而SharedPreferences 实惨（拉跨）！屋漏偏逢连夜雨，亲妈都开始嫌弃他了。

继腾讯开源类似功能的MMKV之后，Google官方新增加了一个新 Jetpack 的成员 DataStore，目的就是用来替换饱受诟病的 SharedPreferences。

DataStore 是基于 Flow 实现的一个库，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

• Preferences DataStore：以键值对的形式存储在本地和 SharedPreferences 类似

我们仅仅只是了解这些就够了吗？下面这些问题你都明白吗？

• SharedPreferences是如何保证线程安全的，内部的实现用到了哪些锁？

• 为什么SharedPreferences会有这些缺陷，这些缺陷如何改进？

• SharedPrefernces到底有哪些问题的存在？

• MMKV和DataStore又是如何解决这些问题的呢？

• ……

我们的学习不仅仅只是掌握其API的调用，更希望能够通过了解SP的实现原理，从而避免我们自实现的代码中出现类似问题。同时掌握MMKV与DataStore原理，学习其优秀的设计，将其中运用的知识点能够引入到项目的各种需求中解决问题。

今天我们邀请 腾讯课堂 的 Lance老师 用两节课的时间给大家详细讲解这些问题。

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Lance老师：某游戏公司主程，前爱奇艺高级工程师。多年移动平台开发经验，涉猎广泛，热爱技术与研究。主要对NDK、架构与性能优化拥有深入的理解及开发经验。授课严谨负责。

排期（7.27-7.28 每晚八点）

如何解决SharedPrefernces缺陷，微信MMKV原理分析

1. Android实现的SP到底有哪些问题？

2. 高频IO操作如何优化？

3. 怎么优化XML格式冗余问题？

4. 如何高效完成数据更新

5. 多进程如何同时操作同一个文件

（知识点：io与mmap、protobuf、ndk（c、c++）、flock、crc校验等）

取代SharedPrefernces，Jetpack DataStore的使用与源码分析

1. Preferences DataStore与Proto DataStore

2. 为什么需要 DataStore？它为我们解决了什么问题？

3. DataStore如何保证数据一致性（事务）？

4. DataStore读写数据源码分析

5. DataStore vs MMKV该如何选择？

（知识点：io protobuf 多线程 kotlin flow 协程等）

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