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/DataStore介绍/
Jetpack DataStore 是一种改进的新数据存储解决方案，允许使用协议缓冲区存储键值对或类型化对象。
DataStore 以异步、一致的事务方式存储数据，克服了 SharedPreferences（以下统称为SP）的一些缺点。
DataStore基于Kotlin协程和Flow实现，并且可以对SP数据进行迁移，旨在取代SP。
DataStore提供了两种不同的实现：Preferences DataStore与Proto DataStore，其中Preferences DataStore用于存储键值对；Proto DataStore用于存储类型化对象，后面会分别给出对应的使用例子。
/SharedPreferences缺点/
DataStore出现之前，我们用的最多的存储方式毫无疑问是SP，其使用方式简单、易用，广受好评。然而google对SP的定义为轻量级存储，如果存储的数据少，使用起来没有任何问题，当需要存储数据比较多时，SP可能会导致以下问题：
1. SP第一次加载数据时需要全量加载，当数据量大时可能会阻塞UI线程造成卡顿
2. SP读写文件不是类型安全的，且没有发出错误信号的机制，缺少事务性API
3. commit() / apply()操作可能会造成ANR问题：
commit()是同步提交，会在UI主线程中直接执行IO操作，当写入操作耗时比较长时就会导致UI线程被阻塞，进而产生ANR；apply()虽然是异步提交，但异步写入磁盘时，如果执行了Activity / Service中的onStop()方法，那么一样会同步等待SP写入完毕，等待时间过长时也会引起ANR问题。针对apply()我们展开来看一下：
SharedPreferencesImpl#EditorImpl.java中最终执行了apply()函数：
public final CountDownLatch writtenToDiskLatch = new CountDownLatch(1);
public void apply() {
final MemoryCommitResult mcr = commitToMemory();
final Runnable awaitCommit = new Runnable() {
public void run() {
try {
mcr.writtenToDiskLatch.await();
} catch (InterruptedException ignored) {
}
}
};
//8.0之前
QueuedWork.add(awaitCommit);
//8.0之后
QueuedWork.addFinisher(awaitCommit);
//异步执行磁盘写入操作
SharedPreferencesImpl.this.enqueueDiskWrite(mcr, postWriteRunnable);
//......其他......
} 构造一个名为awaitCommit的Runnable任务并将其加入到QueuedWork中，该任务内部直接调用了CountDownLatch.await()方法，即直接在UI线程执行等待操作，那么需要看QueuedWork中何时执行这个任务。
QueuedWork类在Android8.0以上和8.0以下的版本实现方式有区别：
8.0之前QueuedWork.java：
public class QueuedWork {
private static final ConcurrentLinkedQueue sPendingWorkFinishers =
new ConcurrentLinkedQueue();
public static void add(Runnable finisher) {
sPendingWorkFinishers.add(finisher);
}public static void waitToFinish() {
Runnable toFinish;
// 从队列中取出任务：如果任务为空，则跳出循环，UI线程可以继续往下执行；
//反之任务不为空，取出任务并执行，实际执行的CountDownLatch.await()，即UI线程会阻塞等待
while ((toFinish = sPendingWorkFinishers.poll()) != null) {
toFinish.run();
}
}//......其他......
} 8.0之后QueuedWork.java：
public class QueuedWork {
private static final LinkedList sFinishers = new LinkedList<>();
public static void waitToFinish() {
Handler handler = getHandler();
StrictMode.ThreadPolicy oldPolicy = StrictMode.allowThreadDiskWrites();
try {
//8.0之后优化，会主动尝试执行写磁盘任务
processPendingWork();
} finally {
StrictMode.setThreadPolicy(oldPolicy);
}try {
while (true) {
Runnable finisher;
synchronized (sLock) {
//从队列中取出任务
finisher = sFinishers.poll();
}
//如果任务为空，则跳出循环，UI线程可以继续往下执行
if (finisher == null) {
break;
}
//任务不为空，执行CountDownLatch.await()，即UI线程会阻塞等待
finisher.run();
}
} finally {
sCanDelay = true;
}
}
} 可以看到不管8.0之前还是之后，waitToFinish()都会尝试从Runnable任务队列中取任务，如果有的话直接取出并执行，直接看哪里调用了waitToFinish()：
ActivityThread.java
private void handleStopActivity(IBinder token, boolean show, int configChanges, int seq) {
//......其他......
QueuedWork.waitToFinish();
}private void handleStopService(IBinder token) {
//......其他......
QueuedWork.waitToFinish();
} 省略了一些代码细节，可以看到在ActivityThread中handleStopActivity、handleStopService方法中都会调用waitToFinish()方法，即在Activity的onStop()中、Service的onStop()中都会先同步等待写入任务完成才会继续执行。
所以apply()虽然是异步写入磁盘，但是如果此时执行到Activity/Service的onStop()，依然可能会阻塞UI线程导致ANR。
画外音：SP使用过程中导致的ANR问题，可以通过一些Hook手段进行优化，如字节发布的 今日头条 ANR 优化实践系列 - 告别 SharedPreference 等待(https://mp.weixin.qq.com/s/kf...)。我司项目里使用的SP也是按此优化，优化后效果还是比较显著的，所以目前项目也还没有对SP进行迁移(如迁移到MMKV或DataStore)，但并不影响我们学习新的存储姿势。
/DataStore使用/ DataStore优势：
- DataStore基于事务方式处理数据更新。
- DataStore基于Kotlin Flow存取数据，默认在Dispatchers.IO里异步操作，避免阻塞UI线程，且在读取数据时能对发生的Exception进行处理。
- 不提供apply()、commit()存留数据的方法。
- 支持SP一次性自动迁移至DataStore中。
添加依赖项
implementation 'androidx.datastore:datastore-preferences:1.0.0' 构建Preferences DataStore
val Context.bookDataStorePf: DataStore by preferencesDataStore(
// 文件名称
name = "pf_datastore")
通过上面的代码，我们就成功创建了Preferences DataStore，其中preferencesDataStore()是一个顶层函数，包含以下几个参数：
- name：创建Preferences DataStore的文件名称。
- corruptionHandler：如果DataStore在试图读取数据时，数据无法反序列化，会抛出androidx.datastore.core.CorruptionException，此时会执行corruptionHandler。
- produceMigrations：SP产生迁移到Preferences DataStore。ApplicationContext作为参数传递给这些回调，迁移在对数据进行任何访问之前运行。
- scope：协程作用域，默认IO操作在Dispatchers.IO线程中执行。
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【全网最细解析DataStore，SharedPreferences终结者】可以看到后缀名并不是xml，而是.preferences_pb。这里需要注意一点：不能将上面的初始化代码写到Activity里面去，否则重复进入Actvity并使用Preferences DataStore时，会尝试去创建一个同名的.preferences_pb文件，因为之前已经创建过一次，当检测到尝试创建同名文件时，会直接抛异常：java.lang.IllegalStateException: There are multiple DataStores active for the same file：xxx.You shouldeither maintain your DataStore as a singleton or confirm that there is no two DataStore's active on the same file (by confirming that the scope is cancelled).报错类在androidx.datastore:datastore-core:1.0.0的androidx/datastore/core/SingleProcessDataStore下：
internal val activeFiles = mutableSetOf()
file.absolutePath.let {
synchronized(activeFilesLock) {
check(!activeFiles.contains(it)) {
"There are multiple DataStores active for the same file: $file. You should " +
"either maintain your DataStore as a singleton or confirm that there is " +
"no two DataStore's active on the same file (by confirming that the scope" +
" is cancelled)."
}
activeFiles.add(it)
}
} 其中file是通过File(applicationContext.filesDir, "datastore/$fileName")生成的文件，即Preferences DataStore最终要在磁盘中操作的文件地址，activeFiles是在内存中保存生成的文件路径的，如果判断到activeFiles里已经有该文件，直接抛异常，即不允许重复创建。
- 存数据
data class BookModel(
var name: String = "",
var price: Float = 0f,
var type: Type = Type.ENGLISH
)enum class Type {
MATH,
CHINESE,
ENGLISH
} BookRepo.kt中执行存储操作：
const val KEY_BOOK_NAME = "key_book_name"
const val KEY_BOOK_PRICE = "key_book_price"
const val KEY_BOOK_TYPE = "key_book_type"//Preferences.Key类型
object PreferenceKeys {
val P_KEY_BOOK_NAME = stringPreferencesKey(KEY_BOOK_NAME)
val P_KEY_BOOK_PRICE = floatPreferencesKey(KEY_BOOK_PRICE)
val P_KEY_BOOK_TYPE = stringPreferencesKey(KEY_BOOK_TYPE)
}/**
* Preferences DataStore存数据
*/
suspend fun saveBookPf(book: BookModel) {
context.bookDataStorePf.edit { preferences ->
preferences[PreferenceKeys.P_KEY_BOOK_NAME] = book.name
preferences[PreferenceKeys.P_KEY_BOOK_PRICE] = book.price
preferences[PreferenceKeys.P_KEY_BOOK_TYPE] = book.type.name
}
} Activity中：
lifecycleScope.launch {
val book = BookModel(
name = "Hello Preferences DataStore",
price = (1..10).random().toFloat(), //这里价格每次点击都会变化，为了展示UI层能随时监听数据变化
type = Type.MATH )
mBookRepo.savePfData(book)
}通过 bookDataStorePf.edit(transform: suspend (MutablePreferences) -> Unit) 挂起函数进行存储，该函数接受 transform块，能够以事务方式更新DataStore中的状态。
- 取数据
/**
* Preferences DataStore取数据 取数据时可以对Flow数据进行一系列处理
*/
val bookPfFlow: Flow = context.bookDataStorePf.data.catch { exception ->
// dataStore.data throws an IOException when an error is encountered when reading data
if (exception is IOException) {
emit(emptyPreferences())
} else {
throw exception
}
}.map { preferences ->
//对应的Key是 Preferences.Key
val bookName = preferences[PreferenceKeys.P_KEY_BOOK_NAME] ?: ""
val bookPrice = preferences[PreferenceKeys.P_KEY_BOOK_PRICE] ?: 0f
val bookType = Type.valueOf(preferences[PreferenceKeys.P_KEY_BOOK_TYPE] ?: Type.MATH.name)
return@map BookModel(bookName, bookPrice, bookType)
} Activity中：
lifecycleScope.launch {
mBookViewModel.bookPfFlow.collect {
mTvContentPf.text = it.toString()
}
} 通过bookDataStorePf.data 返回的是Flow
注意：Preferences DataStore存取数据时的Key是Preferences.Key< T>类型，且其中的T只能存 Int、Long、Float、Double、Boolean、String、Set< String>类型，此限制在androidx/datastore/preferences/core/PreferencesSerializer类参与序列化的getValueProto()方法中：
private fun getValueProto(value: Any): Value {
return when (value) {
is Boolean -> Value.newBuilder().setBoolean(value).build()
is Float -> Value.newBuilder().setFloat(value).build()
is Double -> Value.newBuilder().setDouble(value).build()
is Int -> Value.newBuilder().setInteger(value).build()
is Long -> Value.newBuilder().setLong(value).build()
is String -> Value.newBuilder().setString(value).build()
is Set<*> ->
@Suppress("UNCHECKED_CAST")
Value.newBuilder().setStringSet(
StringSet.newBuilder().addAllStrings(value as Set)
).build()
//如果不是上面的类型，会直接抛异常
else -> throw IllegalStateException(
"PreferencesSerializer does not support type: ${value.javaClass.name}"
)
}
} 可以看到最后一个else逻辑中，如果不是上面的类型，会直接抛异常。因为Key是Preferences.Key< T>类型，系统默认帮我们包了一层，位于androidx.datastore.preferences.core.PreferencesKeys.kt：
public fun intPreferencesKey(name: String): Preferences.Key = Preferences.Key(name)public fun doublePreferencesKey(name: String): Preferences.Key = Preferences.Key(name)public fun stringPreferencesKey(name: String): Preferences.Key = Preferences.Key(name)public fun booleanPreferencesKey(name: String): Preferences.Key = Preferences.Key(name)public fun floatPreferencesKey(name: String): Preferences.Key = Preferences.Key(name)public fun longPreferencesKey(name: String): Preferences.Key = Preferences.Key(name)public fun stringSetPreferencesKey(name: String): Preferences.Key> =
Preferences.Key(name) 因为上述的声明都在顶层函数中，所以可以直接使用。比如我们想声明一个String类型的Preferences.Key< T>，可以直接如下进行声明：
val P_KEY_NAME: Preferences.Key = stringPreferencesKey("key")- SP迁移至Preferences DataStore
//SharedPreference文件名
const val BOOK_PREFERENCES_NAME = "book_preferences"val Context.bookDataStorePf: DataStore by preferencesDataStore(
name = "pf_datastore",//DataStore文件名称
//将SP迁移到Preference DataStore中
produceMigrations = { context ->
listOf(SharedPreferencesMigration(context, BOOK_PREFERENCES_NAME))
}
)
这样构建完成时，SP中的内容也会迁移到Preferences DataStore中了，注意迁移是一次性的，即执行迁移后，SP文件会被删除，如下：
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Proto DataStore
SP 和 Preferences DataStore 的一个缺点是无法定义架构，保证不了存取键时使用了正确的数据类型。Proto DataStore 可利用 Protocol Buffers协议缓冲区（https://developers.google.com...） 定义架构来解决此问题。Protobuf协议缓冲区是一种对结构化数据进行序列化的机制。通过使用协议，Proto DataStore 可以知道存储的类型，无需使用键便能提供类型。
- 添加依赖项
plugins {
...
id "com.google.protobuf" version "0.8.17"
}android {
//.............其他配置..................sourceSets {
main {
java.srcDirs = ['src/main/java']
proto {
//指定proto源文件地址
srcDir 'src/main/protobuf'
include '**/*.protobuf'
}
}
}//proto buffer 协议缓冲区相关配置 用于DataStore
protobuf {
protoc {
//protoc版本参见：https://repo1.maven.org/maven2/com/google/protobuf/protoc/
artifact = "com.google.protobuf:protoc:3.18.0"
}
// Generates the java Protobuf-lite code for the Protobufs in this project. See
// https://github.com/google/protobuf-gradle-plugin#customizing-protobuf-compilation
// for more information.
generateProtoTasks {
all().each { task ->
task.builtins {
java {
option 'lite'
}
}
}
}
//修改生成java类的位置 默认是 $buildDir/generated/source/proto
generatedFilesBaseDir = "$projectDir/src/main/generated"
}
}dependencies {
api 'androidx.datastore:datastore:1.0.0'
api"com.google.protobuf:protobuf-javalite:3.18.0"
...
} 需要配置或引入的库看上去还挺多，可以考虑将这些配置单独放到一个module中去。
2、定义和使用protobuf对象
只需对数据结构化的方式进行一次定义，编译器便会生成源代码，轻松写入和读取结构化数据。我们是配置依赖项的sourceSets{}中声明了proto源码地址路径在src/main/protobuf，所有的proto文件都要在该声明的路径下：
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Book.proto文件内容：
//指定protobuf版本，没有指定默认使用proto2，必须在第一行进行指定
syntax = "proto3";
//option：可选字段
//java_package：指定proto文件生成的java类所在的包名
option java_package = "org.ninetripods.mq.study";
//java_outer_classname：指定该proto文件生成的java类的名称
option java_outer_classname = "BookProto";
enumType {
MATH = 0;
CHINESE = 1;
ENGLISH = 2;
}message Book {
string name = 1;
//书名
float price = 2;
//价格
Type type = 3;
//类型
} 上述代码编写完后，执行Build -> ReBuild Project，就会在generatedFilesBaseDir配置的路径下生成对应Java代码，如下：
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3、创建序列化器
序列化器定义了如何存取我们在 proto 文件中定义的数据类型。如果磁盘上没有数据，序列化器还会定义默认返回值。如下我们创建一个名为BookSerializer的序列化器：
object BookSerializer : Serializer {
override val defaultValue: BookProto.Book = BookProto.Book.getDefaultInstance()override suspend fun readFrom(input: InputStream): BookProto.Book {
try {
return BookProto.Book.parseFrom(input)
} catch (exception: InvalidProtocolBufferException) {
throw CorruptionException("Cannot read proto.", exception)
}
}override suspend fun writeTo(t: BookProto.Book, output: OutputStream) {
t.writeTo(output)
}
} 其中，BookProto.Book是通过协议缓冲区生成的代码，如果找不到 BookProto.Book 对象或相关方法，可以清理并Rebuild项目，以确保协议缓冲区生成对象。
- 构建Proto DataStore
//构建Proto DataStore
val Context.bookDataStorePt: DataStore by dataStore(
fileName = "BookProto.pb",
serializer = BookSerializer) dataStore为顶层函数，可以传入的参数如下：
- fileName: 创建Proto DataStore的文件名称。
- serializer: Serializer序列化器定义了如何存取格式化数据。
- corruptionHandler：如果DataStore在试图读取数据时，数据无法反序列化，抛出androidx.datastore.core.CorruptionException，则调用corruptionHandler。
- produceMigrations：SP迁移到Proto DataStore时执行。ApplicationContext作为参数传递给这些回调，迁移在对数据进行任何访问之前运行
- scope：协程作用域，默认IO操作在Dispatchers.IO线程中执行。
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存数据
lifecycleScope.launch {
//构建BookProto.Book
val bookInfo = BookProto.Book.getDefaultInstance().toBuilder()
.setName("Hello Proto DataStore")
.setPrice(20f)
.setType(BookProto.Type.ENGLISH)
.build()
bookDataStorePt.updateData { bookInfo }
} Proto DataStore 提供了一个挂起函数DataStore.updateData() 来存数据，当存储完成时，协程也执行完毕。
取数据
/**
* Proto DataStore取数据
*/
val bookProtoFlow: Flow = context.bookDataStorePt.data
.catch { exception ->
if (exception is IOException) {
emit(BookProto.Book.getDefaultInstance())
} else {
throw exception
}
}//Activity中
lifecycleScope.launch {
mBookViewModel.bookProtoFlow.collect {
mTvContentPt.text = it.toString()
}
} Proto DataStore取数据方式跟Preferences DataStore一样，不再赘述。
- SP迁移至Proto DataStore
//构建Proto DataStore
val Context.bookDataStorePt: DataStore by dataStore(
fileName = "BookProto.pb",
serializer = BookSerializer,
//将SP迁移到Proto DataStore中
produceMigrations = { context ->
listOf(
androidx.datastore.migrations.SharedPreferencesMigration(
context,
BOOK_PREFERENCES_NAME
) { sharedPrefs: SharedPreferencesView, currentData: BookProto.Book ->//从SP中取出数据
val bookName: String = sharedPrefs.getString(KEY_BOOK_NAME, "") ?: ""
val bookPrice: Float = sharedPrefs.getFloat(KEY_BOOK_PRICE, 0f)val typeStr = sharedPrefs.getString(KEY_BOOK_TYPE, BookProto.Type.MATH.name)
val bookType: BookProto.Type =
BookProto.Type.valueOf(typeStr ?: BookProto.Type.MATH.name)//将SP中的数据存入Proto DataStore中
currentData.toBuilder()
.setName(bookName)
.setPrice(bookPrice)
.setType(bookType)
.build()
}
)
}
) Proto DataStore 定义了 SharedPreferencesMigration 类。migrate里指定了下面两个参数：
- SharedPreferencesView：可以用于从 SharedPreferences 中检索数据
- BookProto.Book：当前数据
这里还需要注意一点，Preferences DataStore 、Proto DataStore在执行迁移时都会用到SharedPreferencesMigration类，但是这两个地方用到该类对应的包名是不一样的，如Proto DataStore的包名路径是androidx.datastore.migrations.SharedPreferencesMigration，当把他们写在一个文件里时，注意其中一个要使用完整路径。
/总结/ 直接上官方给出的SP与DataStore对比吧：
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