iOS的高性能、高实时性key-value持久化组件

ryanly
今年上半年时候看到微信开发团队的这么一篇文章MMKV--基于 mmap 的 iOS 高性能通用 key-value 组件,文中提到了用mmap实现一个高性能KV组件,虽然并没有展示太多的具体代码,但是基本思路讲的还是很清楚的。
文章最后提到了开源计划,等了快半年还没看到这个组件源码,于是决定自己试着写一个。

轮子

按照惯例先上轮子,可以先给个小星星哦~

FastKV github

关于NSUserDefaults

在开始写这个组件之前,应该先调研一下NSUserDefaults性能(ps:这里有个失误,事实上我是在写完这个组件以后才调研的)。

据我所知NSUserDefaults有一层内存缓存的,所以它提供了一个叫synchronize的方法用于同步磁盘和缓存,但是这个方法现在苹果在文档中告诉我们for any other reason: remove the synchronize call,总之就是再也不需要调用这个方法了。

测试结果如下(写入1w次,值类型是NSInteger,环境:iPhone 8 64G, iOS 11.4)

synchronize耗时:137ms

synchronize耗时:3758ms

很明显synchronize 对性能的损耗非常大,因为本文需要的是一个高性能高实时性的key-value持久化组件,也就是说在一些极端情况下数据也需要能够被持久化,同时又不影响性能。所谓极端情况,比如说在App发生Crash的时候数据也能够被存储到磁盘中,并不会因为缓存和磁盘没来得及同步而造成数据丢失。

从数据上我们可以看到非synchronize下的性能还是挺好的,比上面那篇微信的文章中的测试结果貌似要好很多嘛。那么mmapNSUserDefaults在高性能上的优势似乎并不明显的。

那么我们再来看一下高实时性这个方面。既然苹果在文档中告诉我们remove the synchronize,难道苹果已经解决的NSUserDefaults的高实时性和高性能兼顾的问题?抱着试一试的心态笔者做了一下测试,答案是否定的。在不使用synchronize 的情况下,极端情况依旧会出现数据丢失的问题。那么我们的mmap还是有它的用武之地的,至少它在保证的高实时性的时候还兼顾到了性能问题。

为了便于更好的理解,在阅读接下来的部分前请先阅读这篇文章。MMKV--基于 mmap 的 iOS 高性能通用 key-value 组件

数据序列化

具体的实现笔者还是参考了上面微信团队的MMKV,那篇文章已经讲得比较详细了,因此对那篇文章的分析在这里就不再展开了。

在这里要提到的一个点是有关于数据序列化。MMKV在序列化时使用了Google开源的protobuf,笔者在实现的时候考虑到各方面原因决定自定义一个内存数据格式,这样就避免了对protobuf的依赖。

自定义协议主要分为3个部分:Header Segment、Data Segment、Check Code。

Header Segment

32/64bit 32bit 32/64bit 32/64bit 32/64bit
VALUE_TYPE VERSION OBJC_TYPE length KEY length DATA length

这部分的长度是固定的,160bit或288bit。

VALUE_TYPE:数据的类型,目前有8种类型bool、nil、int32、int64、float、double、string、data。

VERSION:数据记录时的版本。

OBJC_TYPE length:OC类名字符串的长度。

KEY length:key的长度。

DATA length:value的长度。

Data Segment

Data Data Data
OBJC_TYPE KEY DATA

OBJC_TYPE:OC类名的字符串。

KEY:key。

DATA:value。

Check Code

16bit
CRC code

CRC code:倒数16位之前数据的CRC-16循环冗余检测码,用于后期数据校验。

空间增长

在MMKV的文章中提到,在append时遇到内存不够用的时候,会进行序列化排重;在序列化排重后还是不够用的话就将文件扩大一倍,直到够用。

在只考虑在添加新的key的情况下这确实是一种简单有效的内存分配策略,但是在多次更新key时可能会出现连续的排重操作,下面用一个例子来说明。

如果当前分配的mmap size仅仅只比当前正在使用的size多出极少极少一点,以至于接下来任何的append操作都会触发排重,但是由于每次都是对key进行更新操作,如果当前mmap的数据已经是最小集合了(没有任何重复key的数据),于是在排重完成后mmap size又刚好够用,不需要重新分配mmap size。这时候mmap size又是仅仅只比当前正在使用的size多出极少极少一点,然后任何的append又会走一遍上述逻辑。

为了解决这个问题,笔者在append操作的时候附加了一个逻辑:如果当前是对key进行更新操作,那么重新分配mmap size的需求大小将会扩大1倍。也就是说如果对key进行更新操作后触发排重,这时mmap size的将会按当前需求2倍的大小尝试进行重新分配,以空间来换取时间性能。

if (data.length + _cursize >= _mmsize) {
     // 如果是对key是update操作,那么就按照真实需求大小2倍的来尝试进行重新分配。
    [self reallocWithExtraSize:data.length scale:isUpdated?2:1];
} else {
    memcpy((char *)_mmptr + _cursize, data.bytes, data.length);
    _cursize += data.length;

    uint64_t dataLength = _cursize - FastKVHeaderSize;
    memcpy((char *)_mmptr + sizeof(uint32_t) + [FastKVMarkString lengthOfBytesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding], &dataLength, 8);
}
    

其他优化

有一些OC对象的存储是可以优化的,比如NSDate、NSURL,在实际存储时可以当成double和NSString来进行序列化,既提高了性能又减少了空间的占用。

性能比较

测试结果如下(1w次,值类型是NSInteger,环境:iPhone 8 64G, iOS 11.4)

add耗时:70ms (NSUserDefults Sync:3469ms

update耗时:80ms (NSUserDefults Sync:3521ms

get耗时:10ms (NSUserDefults:48ms

测试下来mmap性能确实比NSUserDefults Sync要好不少,也和微信那篇文章中对MMKV的性能测试结果基本一致。总的来说,如果对实时性要求不高的项目,建议还是使用官方的NSUserDefults

其他开源作品

TinyPart —模块化框架 github 思否

Coolog —可扩展的log框架 github 思否

WhiteElephantKiller —无用代码扫描工具 github

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Ryan's fault
只是一个经常写出bug的程序员
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