如何解决SharedPreferences引起的ANR问题

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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：全量更新如何解决SharedPreferences引起的ANR问题

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 sPendingWorkFinishers =
        new ConcurrentLinkedQueue();

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。如何解决SharedPreferences引起的ANR问题