官方也无力回天？Android SharedPreferences的设计与实现

起源

就在前几日，有幸拜读到 HiDhl 的文章，继腾讯开源类似功能的MMKV之后，Google官方维护的 Jetpack DataStore 组件横空出世——这是否意味着无论是腾讯三方还是Google官方的角度，SharedPreferences都彻底告别了这个时代？

无论是MMKV的支持者还是DataStore的拥趸，SharedPreferences似乎都不值一提；值得深思的是，笔者通过面试或者其它方式，和一些同行交流时，却遇到了以下的情形：

在谈及SharedPreferences和MMKV，大多数人都能对前者的 缺陷，以及后者性能上若干 数量级的优势 娓娓道来；但是，在针对前者的短板进行细节化的讨论时，往往却得不到更深入性的结果，简单列举几个问题如下：

  • SharedPreferences是如何保证线程安全的，其内部的实现用到了哪些锁？
  • 进程不安全是否会导致数据丢失？
  • 数据丢失时，其最终的屏障——文件备份机制是如何实现的？
  • 如何实现进程安全的SharedPreferences？

除此之外，站在 设计者的角度 上，还有一些与架构相关，且同样值得思考的问题：

  • 为什么SharedPreferences会有这些缺陷，如何对这些缺陷做改进的尝试？
  • 为什么不惜推倒重来，推出新的DataStore组件来代替前者？
  • 令Google工程师掣肘，时隔今日，这些缺陷依然存在的最根本性原因是什么？

而想要解除这些潜藏在内心最深处的困惑，就不得不从SharedPreferences本身的设计与实现讲起了。

本文大纲如下：

一、SharedPreferences的前世今生

我们知道，就在不久前2019年的Google I/O大会上，官方推出了Jetpack Security组件，旨在保证文件和SharedPreferences的安全性，SharedPreferences的包装类，EncryptedSharedPreferences隆重登场。

不仅如此，Android 8.0前后的源码中，SharedPreferences内部的实现也略有不同。由此可见，Android官方一直在尽力“拯救”SharedPreferences。

因此，在毅然决然抛弃SharedPreferences投奔新的解决方案之前，我们有必要重新认识一下它。

1、设计与实现：建立基本结构

SharedPreferences是Android平台上 轻量级的存储类，用来保存App的各种配置信息，其本质是一个以 键值对（key-value）的方式保存数据的xml文件，其保存在/data/data/shared_prefs目录下。

对于21世纪初，那个Android系统诞生的时代而言，使用xml文件保存应用轻量级的数据绝对是一个不错的主意。那个时代的json才刚刚出生不久，虽然也渐渐成为了主流的 轻量级数据交换格式 ，但是其更多的优势还是在于 可读性，这也是笔者猜测没有使用json而使用xml保存的原因之一。

现在我们为这个 轻量级的存储类 建立了最基础的模型，通过xml中的键值对，将对应的数据保存到本地的文件中。这样，每次读取数据时，通过解析xml文件，得到指定key对应的value；每次更新数据，也通过文件中key更新对应的value。

2、读操作的优化

通过这样的方式，虽然我们建立了一个最简单的 文件存储系统，但是性能实在不敢恭维，每次读取一个key对应的值都要重新对文件进行一次读的操作？显然需要尽量避免笨重的I/O操作。

因此设计者针对读操作进行了简单的优化，当SharedPreferences对象第一次通过Context.getSharedPreferences()进行初始化时，对xml文件进行一次读取，并将文件内所有内容（即所有的键值对）缓到内存的一个Map中，这样，接下来所有的读操作，只需要从这个Map中取就可以了：

final class SharedPreferencesImpl implements SharedPreferences {
  private final File mFile;             // 对应的xml文件
  private Map<String, Object> mMap;     // Map中缓存了xml文件中所有的键值对
}
复制代码

读者不禁会有疑问，虽然节省了I/O的操作，但另一个视角分析，当xml中数据量过大时，这种 内存缓存机制 是否会产生 高内存占用 的风险？

这也正是很多开发者诟病SharedPreferences的原因之一，那么，从事物的两面性上来看，高内存占用 真的是设计者的问题吗？

不尽然，因为SharedPreferences的设计初衷是数据的 轻量级存储 ，对于类似应用的简单的配置项（比如一个boolean或者int类型），即使很多也并不会对内存有过高的占用；而对于复杂的数据（比如复杂对象序列化后的字符串），开发者更应该使用类似Room这样的解决方案，而非一股脑存储到SharedPreferences中。

因此，相对于「SharedPreferences会导致内存使用过高」的说法，笔者更倾向于更客观的进行总结：

虽然 内存缓存机制 表面上看起来好像是一种 空间换时间 的权衡，实际上规避了短时间内频繁的I/O操作对性能产生的影响，而通过良好的代码规范，也能够避免该机制可能会导致内存占用过高的副作用，所以这种设计是 值得肯定 的。

3、写操作的优化

针对写操作，设计者同样设计了一系列的接口，以达到优化性能的目的。

我们知道对键值对进行更新是通过mSharedPreferences.edit().putString().commit()进行操作的——edit()是什么，commit()又是什么，为什么不单纯的设计初mSharedPreferences.putString()这样的接口？

设计者希望，在复杂的业务中，有时候一次操作会导致多个键值对的更新，这时，与其多次更新文件，我们更倾向将这些更新 合并到一次写操作 中，以达到性能的优化。

因此，对于SharedPreferences的写操作，设计者抽象出了一个Editor类，不管某次操作通过若干次调用putXXX()方法，更新了几个xml中的键值对，只有调用了commit()方法，最终才会真正写入文件：

// 简单的业务，一次更新一个键值对
sharedPreferences.edit().putString().commit();

// 复杂的业务，一次更新多个键值对，仍然只进行一次IO操作（文件的写入）
Editor editor = sharedPreferences.edit();
editor.putString();
editor.putBoolean().putInt();
editor.commit();   // commit()才会更新文件
复制代码

了解到这一点，读者应该明白，通过简单粗暴的封装，以达到类似SPUtils.putXXX()这种所谓代码量的节省，从而忽略了Editor.commit()的设计理念和使用场景，往往是不可取的，从设计上来讲，这甚至是一种 倒退 。

另外一个值得思考的角度是，本质上文件的I/O是一个非常重的操作，直接放在主线程中的commit()方法某些场景下会导致ANR（比如数据量过大），因此更合理的方式是应该将其放入子线程执行。

因此设计者还为Editor提供了一个apply()方法，用于异步执行文件数据的同步，并推荐开发者使用apply()而非commit()。

看起来Editor+apply()方法对写操作做了很大的优化，但更多的问题随之而来，比如子线程更新文件，必然会引发 线程安全问题；此外，apply()方法真的能够像我们预期的一样，能够避免ANR吗？答案是并不能，这个我们后文再提。

4、数据的更新 & 文件数量的权衡

随着业务复杂度的上升，需要面对新的问题是，xml文件中的数据量愈发庞大，一次文件的写操作成本也愈发高昂。

xml中数据是如何更新的？读者可以简单理解为 全量更新 ——通过上文，我们知道xml文件中的数据会缓存到内存的mMap中，每次在调用editor.putXXX()时，实际上会将新的数据存入在mMap，当调用commit()或apply()时，最终会将mMap的所有数据全量更新到xml文件里。

由此可见，xml中数据量的大小，的确会对 写操作 的成本有一定的影响，因此，设计者更建议将 不同业务模块的数据分文件存储 ，即根据业务将数据存放在不同的xml文件中。

因此，不同的xml文件应该对应不同的SharedPreferences对象，如果想要对某个xml文件进行操作，就通过传不同的文件标识符，获取对应的SharedPreferences：

@Override
public SharedPreferences getSharedPreferences(String name, int mode) {
  // name参数就是文件名，通过不同文件名，获取指定的SharedPreferences对象
}
复制代码

因此，当xml文件过大时，应该考虑根据业务，细分为若干个小的文件进行管理；但过多的小文件也会导致过多的SharedPreferences对象，不好管理且易混淆。实际开发中，开发者应根据业务的需要进行对应的平衡。

二、线程安全问题

SharedPreferences是线程安全的吗？

毫无疑问，SharedPreferences是线程安全的，但这只是对成品而言，对于我们目前的实现，显然还有一定的差距，如何保证线程安全呢？

——那，为了保证线程安全，怎么着不得加个锁吧。

加个锁？那是起步！3把锁，你还别嫌多。你得研究开发写代码时的心理，舍得往代码里吭哧吭哧加锁的开发，压根不在乎再加2把。

1、保证复杂流程代码的可读性

为了保证SharedPreferences是线程安全的，Google的设计者一共使用了3把锁：

final class SharedPreferencesImpl implements SharedPreferences {
  // 1、使用注释标记锁的顺序
  // Lock ordering rules:
  //  - acquire SharedPreferencesImpl.mLock before EditorImpl.mLock
  //  - acquire mWritingToDiskLock before EditorImpl.mLock

  // 2、通过注解标记持有的是哪把锁
  @GuardedBy("mLock")
  private Map<String, Object> mMap;

  @GuardedBy("mWritingToDiskLock")
  private long mDiskStateGeneration;

  public final class EditorImpl implements Editor {
    @GuardedBy("mEditorLock")
    private final Map<String, Object> mModified = new HashMap<>();
  }
}
复制代码

对于这样复杂的类而言，如何提高代码的可读性？SharedPreferencesImpl做了一个很好的示范：通过注释明确写明加锁的顺序，并为被加锁的成员使用@GuardedBy注解。

对于简单的 读操作 而言，我们知道其原理是读取内存中mMap的值并返回，那么为了保证线程安全，只需要加一把锁保证mMap的线程安全即可：

public String getString(String key, @Nullable String defValue) {
    synchronized (mLock) {
        String v = (String)mMap.get(key);
        return v != null ? v : defValue;
    }
}
复制代码

那么，对于 写操作 而言，我们也能够通过一把锁达到线程安全的目的吗？

2、保证写操作的线程安全

对于写操作而言，每次putXXX()并不能立即更新在mMap中，这是理所当然的，如果开发者没有调用apply()方法，那么这些数据的更新理所当然应该被抛弃掉，但是如果直接更新在mMap中，那么数据就难以恢复。

因此，Editor本身也应该持有一个mEditorMap对象，用于存储数据的更新；只有当调用apply()时，才尝试将mEditorMap与mMap进行合并，以达到数据更新的目的。

因此，这里我们还需要另外一把锁保证mEditorMap的线程安全，笔者认为，不和mMap公用同一把锁的原因是，在apply()被调用之前，getXXX和putXXX理应是没有冲突的。

代码实现参考如下：

public final class EditorImpl implements Editor {
  @Override
  public Editor putString(String key, String value) {
      synchronized (mEditorLock) {
          mEditorMap.put(key, value);
          return this;
      }
  }
}
复制代码

而当真正需要执行apply()进行写操作时，mEditorMap与mMap进行合并，这时必须通过2把锁保证mEditorMap与mMap的线程安全，保证mMap最终能够更新成功，最终向对应的xml文件中进行更新。

文件的更新理所当然也需要加一把锁：

// SharedPreferencesImpl.EditorImpl.enqueueDiskWrite()
synchronized (mWritingToDiskLock) {
    writeToFile(mcr, isFromSyncCommit);
}
复制代码

最终，我们一共通过使用了3把锁，对整个写操作的线程安全进行了保证。

篇幅限制，本文不对源码进行详细引申，有兴趣的读者可参考 SharedPreferencesImpl.EditorImpl 类的apply()源码。

3、摆脱不掉的ANR

apply()方法设计的初衷是为了规避主线程的I/O操作导致ANR问题的产生，那么，ANR的问题真得到了有效的解决吗？

并没有，在 字节跳动技术团队 的 这篇文章 中，明确说明了线上环境中，相当一部分的ANR统计都来自于SharedPreference，由此可见，apply()并没有完全规避掉这个问题，那么导致ANR的原因又是什么呢。

经过我们的优化，SharedPreferences的确是线程安全的，apply()的内部实现也的确将I/O操作交给了子线程，可以说其本身是没有问题的，而其原因归根到底则是Android的另外一个机制。

在apply()方法中，首先会创建一个等待锁，根据源码版本的不同，最终更新文件的任务会交给QueuedWork.singleThreadExecutor()单个线程或者HandlerThread去执行，当文件更新完毕后会释放锁。

但当Activity.onStop()以及Service处理onStop等相关方法时，则会执行 QueuedWork.waitToFinish()等待所有的等待锁释放，因此如果SharedPreferences一直没有完成更新任务，有可能会导致卡在主线程，最终超时导致ANR。

什么情况下SharedPreferences会一直没有完成任务呢？ 比如太频繁无节制的apply()，导致任务过多，这也侧面说明了SPUtils.putXXX()这种粗暴的设计的弊端。

Google为何这么设计呢？字节跳动技术团队的这篇文章中做出了如下猜测：

无论是 commit 还是 apply 都会产生 ANR，但从 Android 之初到目前 Android8.0，Google 一直没有修复此 bug，我们贸然处理会产生什么问题呢。Google 在 Activity 和 Service 调用 onStop 之前阻塞主线程来处理 SP，我们能猜到的唯一原因是尽可能的保证数据的持久化。因为如果在运行过程中产生了 crash，也会导致 SP 未持久化，持久化本身是 IO 操作，也会失败。

如此看来，导致这种缺陷的原因，其设计也的确是有自身的考量的，好在 这篇文章 末尾也提出了一个折衷的解决方案，有兴趣的读者可以了解一下，本文不赘述。

三、进程安全问题

1、如何保证进程安全

SharedPreferences是否进程安全呢？让我们打开SharedPreferences的源码，看一下最顶部类的注释：

/**
 * ...
 * This class does not support use across multiple processes.
 * ...
 */
public interface SharedPreferences {
  // ...
}
复制代码

由此，由于没有使用跨进程的锁，SharedPreferences是进程不安全的，在跨进程频繁读写会有数据丢失的可能，这显然不符合我们的期望。

那么，如何保证SharedPreferences进程的安全呢?

实现思路很多，比如使用文件锁，保证每次只有一个进程在访问这个文件；或者对于Android开发而言，ContentProvider作为官方倡导的跨进程组件，其它进程通过定制的ContentProvider用于访问SharedPreferences，同样可以保证SharedPreferences的进程安全；等等。

篇幅原因，对实现有兴趣的读者，可以参考 百度 或文章末尾的 参考资料。

2、文件损坏 & 备份机制

SharedPreferences再次迎来了新的挑战。

由于不可预知的原因（比如内核崩溃或者系统突然断电），xml文件的 写操作 异常中止，Android系统本身的文件系统虽然有很多保护措施，但依然会有数据丢失或者文件损坏的情况。

作为设计者，如何规避这样的问题呢？答案是对文件进行备份，SharedPreferences的写入操作正式执行之前，首先会对文件进行备份，将初始文件重命名为增加了一个.bak后缀的备份文件：

// 尝试写入文件
private void writeToFile(...) {
  if (!backupFileExists) {
      !mFile.renameTo(mBackupFile);
  }
}
复制代码

这之后，尝试对文件进行写入操作，写入成功时，则将备份文件删除：

// 写入成功，立即删除存在的备份文件
// Writing was successful, delete the backup file if there is one.
mBackupFile.delete();
复制代码

反之，若因异常情况（比如进程被杀）导致写入失败，进程再次启动后，若发现存在备份文件，则将备份文件重名为源文件，原本未完成写入的文件就直接丢弃：

// 从磁盘初始化加载时执行
private void loadFromDisk() {
    synchronized (mLock) {
        if (mBackupFile.exists()) {
            mFile.delete();
            mBackupFile.renameTo(mFile);
        }
    }
  }
复制代码

现在，通过文件备份机制，我们能够保证数据只会丢失最后的更新，而之前成功保存的数据依然能够有效。

四、小结

综合来看，SharedPreferences那些一直被关注的问题，从设计的角度来看，都是有其自身考量的。

我们可以看到，虽然SharedPreferences其整体是比较完善的，但是为什么相比较MMKV和Jetpack DataStore，其性能依然有明显的落差呢？

这个原因更加综合且复杂，即使笔者也还是处于浅显的了解层面，比如后两者在其数据序列化方面都选用了更先进的protobuf协议，MMKV自身的数据的 增量更新 机制等等，有机会的话会另起新的一篇进行分享。

反过头来，相对于对组件之间单纯进行 好 和 不好 的定义，笔者更认为通过辩证的方式去看待和学习它们，相信即使是SharedPreferences，学习下来依然能够有所收获。

作者：却把清梅嗅
链接：https://juejin.im/post/6884505736836022280

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