Android?SharedPreferences性能瓶頸解析
正文
想必大家對SharedPreferences都已經很熟悉了，大型應用使用SharedPreferences開發(fā)很容易出現性能瓶頸，相信很多開發(fā)者已經遷移到MMKV進行配置存儲
說到MMKV我們總是會看到如下這張圖
在模擬1000次寫入的情況下，MMKV大幅度領先SharedPreferences，我們都知道MMKV使用了mmap方式進行存儲，而SharedPreferences還是使用傳統(tǒng)的文件系統(tǒng)，以xml的方式進行配置存儲，mmap確實具備較好的性能和穩(wěn)定性，但是真的兩種不同的存儲方式可以帶來如此巨大的性能差異嗎？
測試
因此我編寫代碼進行了一次測試
findViewById(R.id.test5).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
long time2 = System.currentTimeMillis();
SharedPreferences mSharedPreferences = WebTurboConfiguration.getInstance().mContext.getSharedPreferences(WebTurboConfigSp.Key.SHARED_PREFS_FILE_NAME, Context.MODE_PRIVATE);
SharedPreferences.Editor editor = mSharedPreferences.edit();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
editor.putString(i + "", 1000 + "");
editor.apply();
}
long time3 = System.currentTimeMillis();
Log.e("模擬寫入", "sp存儲耗時 = " + (time3 - time2));
MMKV mmkv = MMKV.defaultMMKV();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
mmkv.putString(i + "", 1000 + "");
}
long time4 = System.currentTimeMillis();
Log.e("模擬寫入", "mmkv 存儲耗時 = " + (time4 - time3));
}
});
輸出如下
E/模擬寫入: sp存儲耗時 = 82ms
E/模擬寫入: mmkv 存儲耗時 = 6ms
MMKV確實性能顯著強于SharedPreferences
apply方法的注釋
SharedPreferences在使用的時候是推薦使用apply進行保存，我們來看一下apply方法的注釋
注釋中明確說明apply方法是先將存儲數據提交到內存，然后異步進行磁盤寫入，既然是異步寫入，理論上IO不會拖后腿，我們可以認為時間都被消耗在了將數據提交到內存上，在寫入內存上面SharedPreferences與MMKV會有這么大的性能差距嗎？
這激起了我的興趣
我使用AS自帶的性能分析工具對SharedPreferences存儲過程進行一次trace分析 分析圖如下
可以輕松的從圖中看到
數據存儲put方法的主要耗時在puMapEntries上
代碼調用如下
SharedPreferences的實際實現代碼在SharedPreferencesImpl中
@Override
public void apply() {
final long startTime = System.currentTimeMillis();
final MemoryCommitResult mcr = commitToMemory();
final Runnable awaitCommit = new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
mcr.writtenToDiskLatch.await();
} catch (InterruptedException ignored) {
}
if (DEBUG && mcr.wasWritten) {
Log.d(TAG, mFile.getName() + ":" + mcr.memoryStateGeneration
+ " applied after " + (System.currentTimeMillis() - startTime)
+ " ms");
}
}
};
QueuedWork.addFinisher(awaitCommit);
Runnable postWriteRunnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
awaitCommit.run();
QueuedWork.removeFinisher(awaitCommit);
}
};
SharedPreferencesImpl.this.enqueueDiskWrite(mcr, postWriteRunnable);
notifyListeners(mcr);
}
主要看
final MemoryCommitResult mcr = commitToMemory();
代碼比較長
private MemoryCommitResult commitToMemory() {
long memoryStateGeneration;
boolean keysCleared = false;
List<String> keysModified = null;
Set<OnSharedPreferenceChangeListener> listeners = null;
Map<String, Object> mapToWriteToDisk;
synchronized (SharedPreferencesImpl.this.mLock) {
if (mDiskWritesInFlight > 0) {
mMap = new HashMap<String, Object>(mMap);
}
mapToWriteToDisk = mMap;
mDiskWritesInFlight++;
boolean hasListeners = mListeners.size() > 0;
if (hasListeners) {
keysModified = new ArrayList<String>();
listeners = new HashSet<OnSharedPreferenceChangeListener>(mListeners.keySet());
}
synchronized (mEditorLock) {
boolean changesMade = false;
if (mClear) {
if (!mapToWriteToDisk.isEmpty()) {
changesMade = true;
mapToWriteToDisk.clear();
}
keysCleared = true;
mClear = false;
}
for (Map.Entry<String, Object> e : mModified.entrySet()) {
String k = e.getKey();
Object v = e.getValue();
if (v == this || v == null) {
if (!mapToWriteToDisk.containsKey(k)) {
continue;
}
mapToWriteToDisk.remove(k);
} else {
if (mapToWriteToDisk.containsKey(k)) {
Object existingValue = mapToWriteToDisk.get(k);
if (existingValue != null && existingValue.equals(v)) {
continue;
}
}
mapToWriteToDisk.put(k, v);
}
changesMade = true;
if (hasListeners) {
keysModified.add(k);
}
}
mModified.clear();
if (changesMade) {
mCurrentMemoryStateGeneration++;
}
memoryStateGeneration = mCurrentMemoryStateGeneration;
}
}
return new MemoryCommitResult(memoryStateGeneration, keysCleared, keysModified,
listeners, mapToWriteToDisk);
}
執(zhí)行邏輯
step1：可能需要對現有的數據mMap進行一次深度拷貝，生成新的mMap對象
step2：對存儲了已修改數據的map（mModified）進行遍歷，寫入mMap
step3：返回包含了全部數據的map用于存入文件系統(tǒng)
上文提到的大量耗時的puMapEntries方法就發(fā)生在step1中map的深度拷貝代碼中
if (mDiskWritesInFlight > 0) {
mMap = new HashMap<String, Object>(mMap);
}
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
為什么step1中說可能需要進行一次深度拷貝呢，因為mDiskWritesInFlight的值，在有配置需要寫入時，他就會+1，只有完全寫入磁盤，也就是此次配置已經被持久化，mDiskWritesInFlight才會-1，也就是說深度拷貝在上文提到的1000次寫入的場景下是一定會發(fā)生的，除了第一次可能不需要深度拷貝，后面999次大概率會發(fā)生深度拷貝，因為在整個1000次的寫入過程中，線程一直在不斷的將配置寫入磁盤，一直到1000次apply完成，數據可能還需要一段時間才能往磁盤里面寫完
我們代碼來模擬深度拷貝的場景，看深度拷貝map到底有多耗時，在代碼中我們模擬了1000次深度拷貝
E/模擬寫入: map深度拷貝耗時 = 52ms
E/模擬寫入: sp存儲耗時 = 59ms
E/模擬寫入: mmkv 存儲耗時 = 4ms
可以看到1000次深度拷貝的耗時已經接近SP1000次寫入的耗時
因此我們得到如下結論 在開發(fā)者使用SharedPreferences的apply方法進行存儲時，高頻次的apply調用會導致每次apply時進行map的深度拷貝，導致耗時，如果只是一次調用，或者低頻次的調用，那么SharedPreferences依然可以具備較好的性能
下面是一次調用的模擬,可以看到單次場景下與MMKV的性能差距不明顯
E/模擬寫入: sp存儲耗時 = 231192ns
E/模擬寫入: mmkv 存儲耗時 = 229154ns
那么如果需要高頻次寫入SharedPreferences，如何保證較好的性能呢，比如在一個循環(huán)中寫入SharedPreferences，那就要想辦法避免map被頻繁的深度拷貝，解決辦法就是多次put完成后再apply
示例代碼如下
findViewById(R.id.test5).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
long time1 = System.currentTimeMillis();
HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
map.put(i + "", 1000 + "");
new HashMap<>(map);
}
long time2 = System.currentTimeMillis();
Log.e("模擬寫入", "map深度拷貝耗時 = " + (time2 - time1));
SharedPreferences mSharedPreferences = WebTurboConfiguration.getInstance().mContext.getSharedPreferences(WebTurboConfigSp.Key.SHARED_PREFS_FILE_NAME, Context.MODE_PRIVATE);
SharedPreferences.Editor editor = mSharedPreferences.edit();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
editor.putString(i + "", 1000 + "");
}
editor.apply();
long time3 = System.currentTimeMillis();
Log.e("模擬寫入", "sp存儲耗時 = " + (time3 - time2));
MMKV mmkv = MMKV.defaultMMKV();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
mmkv.putString(i + "", 1000 + "");
}
long time4 = System.currentTimeMillis();
Log.e("模擬寫入", "mmkv 存儲耗時 = " + (time4 - time3));
}
});
輸出結果如下，SharedPreferences的存儲耗時甚至低于MMKV
E/模擬寫入: map深度拷貝耗時 = 55
E/模擬寫入: sp存儲耗時 = 1
E/模擬寫入: mmkv 存儲耗時 = 4
本文只針對循環(huán)保存配置這一種場景進行分析，無論如何使用，MMKV性能強于SharedPreferences是不爭的事實，如果開發(fā)者開發(fā)的只是一個小工具，小應用，推薦使用SharedPreferences，他足夠的輕量，如果開發(fā)商用中大型應用，MMKV依然是最好的選擇，至于jetpack中的DataStore，并未使用過，不做評價
以上就是Android SharedPreferences性能瓶頸解析的詳細內容，更多關于Android SharedPreferences性能瓶頸的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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