面试官: IO优化是怎么做的,使用 SharedPreferences为什么这么卡,mmkv原理是什么
心理分析:IO优化一直是每个企业必选项,每次闻到都很头疼,面试官想问有没有相关经验,如果有的话,只有两种答案sqlitedatabse, SharedPreferences。 这两个很常见,肯定不是面试官想问的。 那只有一种答案了,对,就是最新的mmkv框架
接下来,会问你他的原理 你是怎么看。 它的优缺点。为什么比其他的好。从原理层来解析。这才是最难的。
这篇文章 从原理层说明他们的区别
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1.1 MMKV的概念
mkkv是基于 mmap 的高性能通用 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。
mmkv github下载地址
- MMKV 是基于 mmap 内存映射的移动端通用 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Android 微信上使用已有近 3 年,其性能和稳定性经过了时间的验证。在腾讯内部开源半年之后,得到公司内部团队的广泛应用和一致好评。
- 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。 - XML、JSON 更注重数据结构化,关注人类可读性和语义表达能力。 ProtoBuf 更注重数据序列化,关注效率、空间、速度,人类可读性差,语义表达能力不足(为保证极致的效率,会舍弃一部分元信息)
1.2 特点
- 高性能 实时写入
- 稳定 防crash
- 多进程访问
通过与 Android 开发同学的沟通,了解到系统自带的 SharedPreferences 对多进程的支持不好。
现有基于 ContentProvider 封装的实现,虽然多进程是支持了,但是性能低下,经常导致 ANR。
考虑到 mmap 共享内存本质上的多进程共享的,我们在这个基础上,深入挖掘了 Android 系统的能力,提供了可能是业界最高效的多进程数据共享组件。 - 匿名内存
在多进程共享的基础上,考虑到某些敏感数据(例如密码)需要进程间共享,但是不方便落地存储到文件上,直接用 mmap 不合适。
我们了解到 Android 系统提供了 Ashmem 匿名共享内存的能力,发现它在进程退出后就会消失,不会落地到文件上,非常适合这个场景。
我们很愉快地提供了 Ashmem MMKV 的功能。 - 数据加密
不像 iOS 提供了硬件层级的加密机制,在 Android 环境里,数据加密是非常必须的。
MMKV 使用了 AES CFB-128 算法来加密/解密。我们选择 CFB 而不是常见的 CBC 算法,
主要是因为 MMKV 使用 append-only 实现插入/更新操作,流式加密算法更加合适。 - 数据有效性
1.3性能对比
我们将 MMKV 和 SharedPreferences、SQLite 进行对比, 重复读写操作 1k 次。相关测试代码在 Android/MMKV/mmkvdemo/。结果如下图表。
单进程性能
可见,MMKV 在写入性能上远远超越 SharedPreferences & SQLite,在读取性能上也有相近或超越的表现。
可见,MMKV 无论是在写入性能还是在读取性能,都远远超越 MultiProcessSharedPreferences & SQLite & SQLite, MMKV 在 Android 多进程 key-value 存储组件上是不二之选。
1.3 MMKV 原理
- 内存准备 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。
- 数据组织 数据序列化方面我们选用 protobuf 协议,pb 在性能和空间占用上都有不错的表现。
- 写入优化 考虑到主要使用场景是频繁地进行写入更新,我们需要有增量更新的能力。我们考虑将增量 kv 对象序列化后,append 到内存末尾。 这样同一个 key 会有新旧若干份数据,最新的数据在最后;那么只需在程序启动第一次打开 mmkv 时,不断用后读入的 value 替换之前的值,就可以保证数据是最新有效的。
- 空间增长 使用 append 实现增量更新带来了一个新的问题,就是不断 append 的话,文件大小会增长得不可控。我们需要在性能和空间上做个折中。 以内存 pagesize 为单位申请空间,在空间用尽之前都是 append 模式;当 append 到文件末尾时,进行文件重整、key 排重,尝试序列化保存排重结果; 排重后空间还是不够用的话,将文件扩大一倍,直到空间足够。
- 数据有效性 考虑到文件系统、操作系统都有一定的不稳定性,我们另外增加了 crc 校验,对无效数据进行甄别。
更详细的设计原理参考 MMKV 原理。
1.4 快速上手
dependencies {
implementation 'com.tencent:mmkv:1.0.23'
// replace "1.0.23" with any available version
}
MMKV)的使用非常简单, 所有变更立马生效,无需调用 sync、apply。 在 App 启动时初始化 MMKV,设定 MMKV 的根目录 (默认/data/data/xxx.xxx/files/mmkv/) (sp存储在/data/data/xxx.xxx/shared_prefs/)
支持从SP迁移数据importFromSharedPreferences
MMKV 还额外实现了一遍 SharedPreferences、SharedPreferences.Editor 这两个 interface
// 可以跟SP用法一样
SharedPreferences.Editor editor = mmkv.edit();
// 无需调用 commit()
//editor.commit();
MMKV 的使用非常简单,所有变更立马生效,无需调用 sync、apply。 在 App 启动时初始化 MMKV,设定 MMKV 的根目录(files/mmkv/),例如在 MainActivity 里:
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
String rootDir = MMKV.initialize(this);
System.out.println("mmkv root: " + rootDir);
//……
}
MMKV 提供一个全局的实例,可以直接使用:
import com.tencent.mmkv.MMKV;
//……
MMKV kv = MMKV.defaultMMKV();
kv.encode("bool", true);
boolean bValue = kv.decodeBool("bool");
kv.encode("int", Integer.MIN_VALUE);
int iValue = kv.decodeInt("int");
kv.encode("string", "Hello from mmkv");
String str = kv.decodeString("string");
使用完毕的几个方法
public native void clearAll();
// MMKV's size won't reduce after deleting key-values
// call this method after lots of deleting f you care about disk usage
// note that `clearAll` has the similar effect of `trim`
public native void trim();
// call this method if the instance is no longer needed in the near future
// any subsequent call to the instance is undefined behavior
public native void close();
// call on memory warning
// any subsequent call to the instance will load all key-values from file again
public native void clearMemoryCache();
// you don't need to call this, really, I mean it
// unless you care about out of battery
public void sync() {
sync(true);
}
1.5 补充适用建议
如果使用请务必做code19版本的适配,这个在github官网有说明
依赖下面这个库,然后对19区分处理
implementation ‘com.getkeepsafe.relinker:relinker:1.3.1’
if (android.os.Build.VERSION.SDK_INT == 19) {
MMKV.initialize(relativePath, new MMKV.LibLoader() {
@Override
public void loadLibrary(String libName) {
ReLinker.loadLibrary(context, libName);
}
});
} else {
MMKV.initialize(context);
}
1.6 限制
可看到,一个键会存入多分实例,最后存入的就是最新的。
MMKV 在大部分情况下都性能强劲,key/value 的数量和长度都没有限制。
然而 MMKV 在内存里缓存了所有的 key-value,在总大小比较大的情况下(例如 100M+),App 可能会爆内存,触发重整回写时,写入速度也会变慢。
支持大文件的 MMKV 正在开发中,有望在下一个大版本发布。
1.7 多进程使用
1.7.1锁 lock unlock tryLock
注意如果一个进程lock住,另一个进程mmkvWithID获取MMKV时就阻塞住,直到持有进程释放。
// get the lock immediately
MMKV mmkv2 = MMKV.mmkvWithID(LOCK_PHASE_2, MMKV.MULTI_PROCESS_MODE);
mmkv2.lock();
Log.d("locked in child", LOCK_PHASE_2);
Runnable waiter = new Runnable() {
@Override
public void run() {
//阻塞住 直到其他进程释放
MMKV mmkv1 = MMKV.mmkvWithID(LOCK_PHASE_1, MMKV.MULTI_PROCESS_MODE);
mmkv1.lock();
Log.d("locked in child", LOCK_PHASE_1);
}
};
注意:如果其他进程有进行修改,不会立即触发onContentChangedByOuterProcess,
checkLoadData如果变化,会clearMemoryState,重新loadFromFile。//数据量大时不要太频繁
读取decodeXXX会阻塞住,先回调onContentChangedByOuterProcess,再返回值,保证值是最新的。
1.7.2 mmkvWithAshmemID 匿名共享内存
可以进行进程间通信,可设置pageSize
// a memory only MMKV, cleared on program exit
// size cannot change afterward (because ashmem won't allow it)
1.7.3 测试结果
write速度: mmkv > cryptKV >> sp
read速度: sp > cryptKV > mmkv
1.8 Binder MMAP(一次拷贝)
Linux的内存分用户空间跟内核空间,同时页表有也分两类,用户空间页表跟内核空间页表,每个进程有一个用户空间页表,但是系统只有一个内核空间页表。
而Binder mmap的关键是:更新用户空间对应的页表的同时也同步映射内核页表,让两个页表都指向同一块地址,
这样一来,数据只需要从A进程的用户空间,直接拷贝到B所对应的内核空间,而B多对应的内核空间在B进程的用户空间也有相应的映射,这样就无需从内核拷贝到用户空间了。
copy_from_user() //将数据从用户空间拷贝到内核空间
copy_to_user() //将数据从内核空间拷贝到用户空间
1.8.1 Liunx进程隔离
1.8.2 传统IPC
1.8.3 Binder通信
1.9 普通文件mmap原理
普通文件的访问方式有两种:
- 第一种是通过read/write系统调访问,先在用户空间分配一段buffer,然后,进入内核,将内容从磁盘读 取到内核缓冲,最后,拷贝到用户进程空间,至少牵扯到两次数据拷贝;
同时,多个进程同时访问一个文件,每个进程都有一个副本,存在资源浪费的问题。 - 另一种是通过mmap来访问文件,mmap()将文件直接映射到用户空间,文件在mmap的时候,内存并未 真正分配,
只有在第一次读取/写入的时候才会触发,这个时候,会引发缺页中断,在处理缺页中断的时候,完成内存也分配,同时也完成文件数据的拷贝。
并且,修改用户空间对应的页表,完成到物理内存到用户空间的映射,这种方式只存在一次数据拷贝,效率更高。
同时多进程间通过mmap共享文件数据的时候,仅需要一块物理内存就够了。
Android中使用mmap,可以通过RandomAccessFile与MappedByteBuffer来配合。
通过randomAccessFile.getChannel().map获取到MappedByteBuffer。然后调用ByteBuffer的put方法添加数据。
RandomAccessFile randomAccessFile = new RandomAccessFile("path","rw");
MappedByteBuffer mappedByteBuffer=
randomAccessFile.getChannel().map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE,0,
mappedByteBuffer.putChar('c');
mappedByteBuffer.getChar();
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