Android SharedPreferences该这样优化

作者: 唠嗑008 | 来源:发表于2020-06-06 22:20 被阅读0次

    前言

    同学,听说SharedPreference你玩的很6,不就是存储键值对嘛,工具类就可以搞定。那下面这些问题,你都回答的上来吗?

    目录

    1、SharedPreference有哪些隐患或风险?
    2、为什么SharedPreference会造成卡顿甚至ANR?
    3、如何解决sp造成的界面卡顿、掉帧问题?
    4、commit和apply有什么区别?
    5、apply就不会让主线程卡顿?
    6、SharedPreference如何跨进程通信?

    还没有看过源码的同学,强烈推荐先看一遍,不然会有各种不适症状。
    Android SharedPreferences源码都不会,怎么通过面试?

    SharedPreference有哪些隐患或风险?

    卡顿、丢帧、甚至ANR、占用内存过高。

    为什么SharedPreference会造成卡顿甚至ANR?

    • 第一次从SharedPreference获取值的时候,可能阻塞主线程,造成卡顿/丢帧。

    看如下代码,我第一次从sp取数据竟然花费了11ms。这还是我的数据很少的情况下,很多时候,一个迭代了很多版本的项目存放的数据会远比我的要大,耗时也会更长。

     override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
            super.onCreate(savedInstanceState)
            setContentView(R.layout.activity_main)
    
            var startTime = System.currentTimeMillis()
            val sp: SharedPreferences = getSharedPreferences("sp", Context.MODE_PRIVATE)
            val value: String? = sp.getString("key", "")
            Log.e(TAG, "func1  :  ${System.currentTimeMillis() - startTime}")
        }
    

    有人会说SharedPreferences 的加载是不是在子线程吗,为什么还会阻塞主线程呢?这个问题,我们要从源码中寻找答案。

    public String getString(String key, @Nullable String defValue) {
            synchronized (mLock) {
                //阻塞等待加载、解析xml文件完成
                awaitLoadedLocked();
                //从内存获取
                String v = (String)mMap.get(key);
                return v != null ? v : defValue;
            }
        }
    

    从内存获取数据之前,还调用了 awaitLoadedLocked(),下面来看看这个方法。

    private void awaitLoadedLocked() {
            if (!mLoaded) {
                // Raise an explicit StrictMode onReadFromDisk for this
                // thread, since the real read will be in a different
                // thread and otherwise ignored by StrictMode.
                BlockGuard.getThreadPolicy().onReadFromDisk();
            }
            while (!mLoaded) {
                try {
                    //关键点,object对象的wait()来阻塞等待
                    mLock.wait();
                } catch (InterruptedException unused) {
                }
            }
        }
    

    awaitLoadedLocked()会循环等待,直到mLoaded为true,那什么时候mLoaded为true呢?答案是从磁盘加载、解析xml完成之后,具体是在SharedPreferencesImpl#loadFromDisk()方法内,这里不展开了,可以去上一篇源码分析文章看。

    小结,第一次获取数据的时候会阻塞主线程,原因是主线程会等待从文件加载sp完成,这是一个耗时操作,尤其是xml中数据比较大的时候更明显;注意:只有第一次才会,后面不会,因为加载文件成功后会在内存缓存数据,下次就不需要等待了。

    怎么解决?尽可能早的去完成sp对象的初始化,通常在Application是最合适的。

    多次commit、apply

    我见过很多这样的代码,每次写入数据都会创建一个Editor对象,调用一次commit/apply。

     val sp: SharedPreferences = getSharedPreferences("sp", Context.MODE_PRIVATE)
     sp.edit().putString("key0", "11").apply()
     sp.edit().putString("key1", "11").apply()
     sp.edit().putString("key2", "11").apply()
    

    创建Editor对象和put方法并不怎么耗时,但是多次commit()/apply()有多耗时,您心里没数吗?不信就来看看下面这组数据。

    存储方式 数据量 耗时(ms)
    多次commit 20 116
    多次apply 20 5
    一次性commit 20 6
    一次性apply 20 1

    所以,请把你的代码改成这样。另外在不需要返回值的时候,请你使用apply(),官方也是这样推荐的。

            val sp: SharedPreferences = getSharedPreferences("sp", Context.MODE_PRIVATE)
            var editor = sp.edit()
            editor.putString("key0", "11")
                .putString("key1", "11")
                .putString("key2", "11")
                .apply()
    

    我们都知道commit()是在主线程写入文件的,很可能会卡顿甚至ANR。有人会说,用apply()不就可以了吗?

    模拟面试
    面试官:sp的apply()会造成卡顿吗?
    小A:不会卡顿,commit才会卡顿,因为apply是在子线程写入文件的。【得意😤】
    面试官:你确定不会卡?
    小A:我确定。
    面试官:其实也可能会卡的。吧啦吧啦。。。。【得意😤】
    小A:大佬,原来还可以这样,佛了。

    下面就把面试官解释的这一段补充完整。
    先来看一下apply方法,注释有点多,可以帮到喜欢追求细节的朋友

    public void apply() {
               //修改内存缓存mMap
                final MemoryCommitResult mcr = commitToMemory();
                //等待写入文件完成的任务
                final Runnable awaitCommit = new Runnable() {
                        @Override
                        public void run() {
                            try {
                                //阻塞等待写入文件完成,否则阻塞在这
                                //利用CountDownLatch来等待任务的完成
    //后面执行enqueueDiskWrite写入文件成功后会把writtenToDiskLatch多线程计数器减1, 这样的话下面的阻塞代码就可以通过了.
                                mcr.writtenToDiskLatch.await();
                            } catch (InterruptedException ignored) {
                            }
                        }
                    };
                
                //QueuedWork是用来确保SharedPrefenced的写操作在Activity 销毁前执行完的一个全局队列. 
                //QueuedWork里面的队列是通过LinkedList实现的,LinkedList不仅可以做链表,也可以做队列
                //添加到全局的工作队列中
                QueuedWork.addFinisher(awaitCommit);
    
              //这个任务是等待磁盘写入完成,然后从队列中移除任务
                Runnable postWriteRunnable = new Runnable() {
                        @Override
                        public void run() {
                            //执行阻塞任务
                            awaitCommit.run();
                            //阻塞完成之后,从队列中移除任务
                            QueuedWork.removeFinisher(awaitCommit);
                        }
                    };
                //异步执行磁盘文件写入,注意这里和commit不同的是postWriteRunnable不为空
                SharedPreferencesImpl.this.enqueueDiskWrite(mcr, postWriteRunnable);
    
           
                notifyListeners(mcr);
            }
    

    关键点1:把一个带有await的runnable添加进了QueueWork类的一个队列,注意一下这个sFinishers,等会儿会用到

    //把任务添加到全局的工作队列中
    QueuedWork.addFinisher(awaitCommit);
    
    public class QueuedWork {
        /** Finishers {@link #addFinisher added} and not yet {@link #removeFinisher removed} */
        private static final LinkedList<Runnable> sFinishers = new LinkedList<>();
    
        public static void addFinisher(Runnable finisher) {
            synchronized (sLock) {
                sFinishers.add(finisher);
            }
        }
    }
    

    关键点2:把写入文件的任务放入一个队列中,在QueuedWork内部会通过HandlerThread串行的执行。

    //apply异步写入文件
    SharedPreferencesImpl.this.enqueueDiskWrite(mcr, postWriteRunnable);
    

    到这里,看上去还没有问题,在子线程写文件并不会造成UI线程卡顿,但是我们来看一下ActivityThread的handleStopActivity方法。

    public void handleStopActivity(IBinder token, boolean show, int configChanges,
                PendingTransactionActions pendingActions, boolean finalStateRequest, String reason) {
          ...省略无关代码
            // Make sure any pending writes are now committed.
            if (!r.isPreHoneycomb()) {
                QueuedWork.waitToFinish();
            }
        }
    
    //如果sdk版本<11返回false
    private boolean isPreHoneycomb() {
                return activity != null && activity.getApplicationInfo().targetSdkVersion
                        < android.os.Build.VERSION_CODES.HONEYCOMB;
            }
    

    注意,在onPause会调用handleStopActivity()方法,而且几乎都会执行QueuedWork.waitToFinish();方法。waitToFinish?看上去像是等待完成?

    public static void waitToFinish() {
         
                while (true) {
                    Runnable finisher;
    
                    synchronized (sLock) {
                        //从队列取任务
                        finisher = sFinishers.poll();
                    }
    
                    if (finisher == null) {
                        break;
                    }
    
                    finisher.run();
                }
        }
    

    这个方法很简单,循环地从sFinishers这个队列中取任务执行,直到任务为空。这个任务就是之前apply中的awaitCommit,它是用来等待写入文件的线程执行完毕的。现在试想一下,在onPause之后,如果因为你多次使用了apply,那就意味着写入任务会在这里排队,但是写入文件那里只有一个HandlerThread在串行的执行,那是不是就卡顿了?

    给出几条建议:

    • 第1:不要多次apply,请合并为1次事物提交,因为I/O真的很耗时;
    • 第2:请你不要在sp存放太大的数据,比如json之类,因为文件太大初始化会很耗时,而且文件内容会一直缓存在内存中,得不到释放;
    • 第3:如果你的apply只是存储了轻量级的数据,比如true、"abc"这样的内容,请大胆的使用,没有什么性能影响;
    • 第4:如果优化了apply还出现卡顿,就用commit吧,但是需要自己进行异步处理,至于用Thread还是线程池或者其它看你自己业务。

    如何解决sp造成的界面卡顿、掉帧问题?

    其实上面的分析已经给出答案了,这里再总结一下。

    • 1.初始化sp放在application;
    • 2.不要频繁的commit/apply,尽量使用一次事物提交;
    • 3.优先选择用apply而不是commit,因为commit会卡UI;
    • 4.sp是轻量级的存储工具,所以请你不要存放太大的数据,不要存json等;
    • 5.单个sp文件不要太大,如果数据量很大,请把关联性比较大的,高频操作的放在单独的sp文件

    commit和apply有什么区别?

    • commit()是同步且有返回值的;apply()方法是异步没有返回值的;
    • commit()在主线程写入文件,会造成UI卡顿;apply()在子线程写入文件,也有可能卡UI;

    SharedPreference如何跨进程通信?

    有人寄希望于在初始化sp的时候,设置flag为MODE_MULTI_PROCESS来跨进程通信,但是很遗憾,这种方式已经被废弃。

    getSharedPreferences("sp", Context.MODE_MULTI_PROCESS)
    
    * @deprecated MODE_MULTI_PROCESS does not work reliably in
         * some versions of Android, and furthermore does not provide any
         * mechanism for reconciling concurrent modifications across
         * processes.  Applications should not attempt to use it.  Instead,
         * they should use an explicit cross-process data management
         * approach such as {@link android.content.ContentProvider ContentProvider}.
         */
        @Deprecated
        public static final int MODE_MULTI_PROCESS = 0x0004;
    

    如果要跨进程通信,需要在sp外面包裹一层ContentProvider,当然用mmkv性能上更佳。

    感谢以下作者

    Android SharedPreference源码阅读
    SharedPreferences灵魂拷问之原理
    https://www.jianshu.com/p/19f261f436ae
    Android SharedPreferences.apply() 问题

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