弃用UserDefaults 中的 synchronize()

注意

在连续大量的写入数据的时候杀掉程序，会丢失数据，但这种写入，不应该用UserDefaults。

前言

在看没故事的桌同学的一篇Swift里我用这个姿势写UserDefaults的时候，评论下面有人说不必调用synchronize()，而在以前我们习惯的用写法都是设置一个Value便synchronize()一下，来确保数据被保存下来。便随手写了一个小Demo来验证这个问题。

Xcode and Swift Version

• Xcode Version 8.2.1

• Swift 3.0

Demo

我设置了两个UIButton 和一个UILabel。

@IBOutlet weak var tipsLabel: UILabel!

@IBAction func setAction(_ sender: UIButton) {
    UserDefaults.standard.set("LimChihi", forKey: "Name")
    fatalError()
}

@IBAction func readAction(_ sender: UIButton) {
    let info = UserDefaults.standard.value(forKey: "Name") as? String
    tipsLabel.text = info ?? "nil"
}

第一个setAction用来设置值，然后使用fatalError()来使App在设置完成后立马crash掉，来模拟最极端的情况。

第二个readAction 用来读取值，并显示在tipsLabel上，如果为空则自动设为"nil"

结果

我进行了两次实验，第一次设置值后，即使crash掉，App仍然能够成功读取设置的值。说明在初次设置的时候，不使用synchronize()是完全没有问题的。

第二次，我修改了设置的Value，先读取了第一次我存储的值（没有问题），然后重新存储了新的Value（也是存储完立即crash掉），最后读取的时候显示的是新修改的Value。说明修改一个已经存在的值，不使用synchronize()也是完全没有问题的。

最后Apple关于synchronize()的文档里面有这样一段话

synchronize is deprecated and will be marked with the NS_DEPRECATED macro in a future release.

所以，直接弃用这个浪费性能方法吧。

更新

因为我的方法可能缺少一些更加极端的条件，所以我又做了一次测试。

override func viewWillAppear(_ animated: Bool) {
    
    DispatchQueue.global().async { self.test() }
    DispatchQueue.global().async { self.test() }
    DispatchQueue.global().async { self.test() }
    DispatchQueue.global().async { self.test() }
    DispatchQueue.global().async { self.test() }
    DispatchQueue.global().async { self.test() }
    DispatchQueue.global().async { self.test() }
    DispatchQueue.global().async { self.test() }
}

@IBAction func setAction(_ sender: UIButton) {
    UserDefaults.standard.set("LimChihi", forKey: "Name")
    fatalError()
}
@IBAction func readAction(_ sender: UIButton) {
    let str = UserDefaults.standard.value(forKey: "Name")
    print(str ?? "nil")
    
}

func test() {
    while true {
        var a = 99999999999 * 50000
        a += 33
    }
}

用一个简单的while死循环来模拟高CPU负荷的情况，开了8个后台线程，然后最高CPU占用率在720-780%左右，结果依然成立，设置后立刻crash，也不影响数据。

此实验可以完全复制。

如果有什么更极端的条件，也可以在评论下提醒我，我再重新测试。