MMKV 多进程KV组件 SP
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MMKV 多进程KV组件 SP
MMKV is an efficient, small, easy-to-use mobile key-value storage framework used in the WeChat application. It's currently available on iOS, macOS, Android and Windows.
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。
基本使用
implementation 'com.tencent:mmkv:1.0.19'
MMKV 默认以动态库形式链接 libc++,会额外占用 2MB 空间(解压后)。如果你其他库没有用到libc++_shared.so
,或者你担心不同版本的libc++_shared.so
会带来潜在的问题,你可以使用静态链接 libc++ 的 MMKV:
implementation 'com.tencent:mmkv-static:1.0.19'
在 App 启动时初始化 MMKV,设定 MMKV 的根目录:
String rootDir = MMKV.initialize(this);
MMKV 提供一个全局的实例,可以直接使用:
MMKV kv = MMKV.defaultMMKV();
kv.encode("bool", true); //添加、更新
boolean bValue = kv.decodeBool("bool"); //获取
kv.removeValueForKey("bool"); //删除
kv.containsKey("bool"); //判断是否存在
String[] keys = kv.allKeys(); //获取所有key的数组
如果不同业务需要区别存储,也可以单独创建自己的实例:
MMKV mmkv = MMKV.mmkvWithID("MyID");
支持的数据类型
- 支持以下 Java 语言基础类型:
boolean、int、long、float、double、byte[]
- 支持以下 Java 类和容器:
String、Set<String>
- 任何实现了
Parcelable
的类型
SharedPreferences 迁移
MMKV 提供了 importFromSharedPreferences()
函数,可以比较方便地迁移数据过来。
MMKV 还额外实现了一遍 SharedPreferences、SharedPreferences.Editor 这两个 interface,在迁移的时候只需两三行代码即可,其他 CRUD 操作代码都不用改。
MMKV mmkv = MMKV.mmkvWithID("myData");
// 迁移旧数据
SharedPreferences old_man = getSharedPreferences("myData", MODE_PRIVATE);
mmkv.importFromSharedPreferences(old_man); //卧槽,把SharedPreferences整个传过去了,还不是想怎么搞都行
old_man.edit().clear().commit();
// 跟以前用法一样
SharedPreferences.Editor editor = mmkv.edit();
editor.putBoolean("bool", true);
//editor.commit(); // 无需调用 commit()
MMKV 组件现在开源了
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 iOS
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。近期已移植到 Android
平台。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。现在一并对外开源,欢迎 Star、提 Issue 和 PR。
MMKV 源起
在微信客户端的日常运营中,时不时就会爆发特殊文字
引起系统的 crash,参考文章,文章里面设计的技术方案是在关键代码前后进行计数器
的加减,通过检查计数器的异常,来发现引起闪退的异常文字。在会话列表、会话界面等有大量 cell 的地方,希望新加的计时器不会影响滑动性能;另外这些计数器还要永久存储下来——因为闪退随时可能发生。这就需要一个性能非常高的通用 key-value 存储组件
,我们考察了 SharedPreferences、NSUserDefaults、SQLite 等常见组件,发现都没能满足如此苛刻的性能要求。考虑到这个防 crash 方案最主要的诉求还是实时写入
,而 mmap 内存映射文件刚好满足这种需求,我们尝试通过它来实现一套 key-value 组件。
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。 - 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。
更详细的设计原理参考前文 《MMKV——iOS 下基于 mmap 的高性能通用 key-value 组件》。
MMKV for Android 特有功能
我们不是简简单单地照搬 iOS 的实现,在迁移到 Android 的过程中,深入分析了 Android 平台现有 kv 组件的痛点,在原有功能基础上,开发了 Android 特有的功能。
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。具体实现原理我们中秋节后分享,心急的同学可以前往 GitHub 查看源码和 wiki 文档。
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。事实上这个功能也回馈到了 iOS 版,所以现在两个系统的 MMKV 都有加密功能。
Android 快速上手
MMKV 已托管到 bintray(JCenter),可以直接使用。在 App 的 build.gradle 里加上依赖:
implementation 'com.tencent:mmkv:1.0.10'
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);
Log.d("mmkv", "root: " + rootDir);
//……
}
MMKV 提供一个全局的实例,可以直接使用:
MMKV kv = MMKV.defaultMMKV();
kv.encode("bool", true);
kv.encode("int", Integer.MIN_VALUE);
kv.encode("string", "Hello from mmkv");
boolean bValue = kv.decodeBool("bool");
int iValue = kv.decodeInt("int");
String str = kv.decodeString("string");
如果不同业务需要区别存储,也可以单独创建自己的实例:
MMKV mmkv = MMKV.mmkvWithID("MyID");
mmkv.encode("bool", true);
SharedPreferences 迁移
MMKV 提供了 importFromSharedPreferences()
函数,可以比较方便地迁移数据过来。
MMKV 还额外实现了一遍 SharedPreferences
、SharedPreferences.Editor
这两个 interface,在迁移的时候只需两三行代码即可,其他 CRUD 操作代码都不用改。
更详细的用法可以参看 GitHub 上的 wiki 文档。
Android 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
测试机器是 Pixel 2 XL 64G,Android 8.1,每组操作重复 1k 次,时间单位是 ms。
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。
多进程性能
测试机器是 Pixel 2 XL 64G,Android 8.1,每组操作重复 1k 次,时间单位是 ms。
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。
MMKV for Android 多进程设计与实现
本来这是此框架最核心的部分,是最需要区学习的,但是看完后只能说:一脸懵逼!
将 MMKV 迁移到 Android 平台过程中,很多同事反馈需要支持多进程访问——这在之前是没有考虑过的(因为 iOS 不支持多进程
),需要进行全盘的设计和仔细的实现。
IPC 选型
说到 IPC,首要的问题就是架构选型,不同的架构效果大相径庭。
CS 架构 vs 去中心化架构
Android 平台第一个想到的就是 ContentProvider:一个单独进程管理数据,数据同步不易出错,简单好用易上手。然而它的问题也很明显,就是一个字慢:启动慢,访问也慢。这个可以说是 Android 下基于 Binder 的 CS 架构组件
的通用痛点。
至于其他的 CS 架构,例如经典的 socket、PIPE、message queue,因为要至少 2 次的内存拷贝,就更加慢了。
MMKV 追求的是极致的访问速度,我们要尽可能地避免进程间通信,CS 架构是不可取的。再考虑到 MMKV 底层使用 mmap 实现,采用去中心化的架构是很自然的选择。我们只需要将文件 mmap 到每个访问进程的内存空间,加上合适的进程锁
,再处理好数据的同步,就能够实现多进程并发访问。
挑选进程锁
然而去中心化的架构实现起来并不简单,Android 是个阉割版的 Linux,IPC 组件的支持比较残缺。例如,说到进程锁第一个想到的就是 pthread 库的 pthread_mutex
,创建于共享内存的 pthread_mutex 是可以用作进程锁的,然而 Android 版的 pthread_mutex 并不保证robust,亦即对 pthread_mutex 加了锁的进程被 kill,系统不会进行清理工作,这个锁会一直存在下去,那么其他等锁的进程就会永远饿死。
其他的 IPC 组件,例如信号量、条件变量,也有同样问题,Android 为了能够尽快关闭进程,真是无所不用其极。
找了一圈,能够保证 robust 的,只有已打开的文件描述符,以及基于文件描述符的文件锁和 Binder 组件的死亡通知(是的,Binder 也是依赖这个清理机制运作,打开的文件是 /dev/binder
)。
我们有两个选择:
- 文件锁,优点是天然 robust,缺点是不支持递归加锁,也不支持读写锁升级/降级,需要自行实现。
- pthread_mutex,优点是 pthread 库支持递归加锁,也支持读写锁升级/降级,缺点是不 robust,需要自行清理。
关于 mutex 清理,有个可能的方案是基于 Binder 死亡通知进行清理:A、B进程相互注册对方的死亡通知,在对方死亡的时候进行清理。但有个比较棘手的场景:只有 A 进程存在,那么他的死亡通知就没人处理,留下一个永远加锁的 mutex。Binder 规定死亡通知不能本进程自行处理,必须由其他进程处理,所以这个问题不好解决。
综合各种考虑,我们先将文件锁作为一个简单的互斥锁,进行 MMKV 的多进程开发,稍后再回头解决递归锁和读写锁升级/降级的问题。
多进程实现细节
首先我们简单回顾一下 MMKV 原来的逻辑。MMKV 本质上是将文件 mmap 到内存块中
,将新增的 key-value 统统 append 到内存中;到达边界后,进行重整回写以腾出空间,空间还是不够的话,就 double 内存空间;对于内存文件中可能存在的重复键值,MMKV 只选用最后写入的作为有效键值。那么其他进程为了保持数据一致,就需要处理这三种情况:写指针增长、内存重整、内存增长。但首先还得解决一个问题:怎么让其他进程感知这三种情况?
状态同步
-
写指针的同步
我们可以在每个进程内部缓存自己的写指针,然后在写入键值的同时,还要把最新的写指针位置也写到 mmap 内存中;这样每个进程只需要对比一下缓存的指针与 mmap 内存的写指针,如果不一样,就说明其他进程进行了写操作。事实上 MMKV 原本就在文件头部保存了有效内存的大小,这个数值刚好就是写指针的内存偏移量,我们可以重用这个数值来校对写指针。 -
内存重整的感知
考虑使用一个单调递增的序列号,每次发生内存重整,就将序列号递增。将这个序列号也放到 mmap 内存中,每个进程内部也缓存一份,只需要对比序列号是否一致,就能够知道其他进程是否触发了内存重整。 -
内存增长的感知
事实上 MMKV 在内存增长之前,会先尝试通过内存重整来腾出空间,重整后还不够空间才申请新的内存。所以内存增长可以跟内存重整一样处理。至于新的内存大小,可以通过查询文件大小来获得,无需在 mmap 内存另外存放。
状态同步逻辑用伪码表达大概是这个样子:
写指针增长
当一个进程发现 mmap 写指针增长,就意味着其他进程写入了新键值。这些新的键值都 append 在原有写指针后面,可能跟前面的 key 重复,也可能是全新的 key,而原写指针前面的键值都是有效的。那么我们就要把这些新键值都读出来,插入或替换原有键值,并将写指针同步到最新位置。
内存重整
当一个进程发现内存被重整了,就意味着原写指针前面的键值全部失效,那么最简单的做法是全部抛弃掉,从头开始重新加载一遍。
内存增长
正如前文所述,发生内存增长的时候,必然已经先发生了内存重整,那么原写指针前面的键值也是统统失效,处理逻辑跟内存重整一样。
文件锁
到这里我们已经完成了数据的多进程同步工作,是时候回头处理锁事了,亦即前面提到的递归锁和锁升级/降级。
-
递归锁
意思是如果一个进程/线程已经拥有了锁,那么后续的加锁操作不会导致卡死,并且解锁也不会导致外层的锁被解掉。对于文件锁来说,前者是满足的,后者则不然。因为文件锁是状态锁,没有计数器,无论加了多少次锁,一个解锁操作就全解掉。只要用到子函数,就非常需要递归锁。 -
锁升级/降级
锁升级是指将已经持有的共享锁,升级为互斥锁,亦即将读锁升级为写锁;锁降级则是反过来。文件锁支持锁升级,但是容易死锁:假如 A、B 进程都持有了读锁,现在都想升级到写锁,就会陷入相互等待的困境,发生死锁。另外,由于文件锁不支持递归锁,也导致了锁降级无法进行,一降就降到没有锁。
为了解决这两个难题,需要对文件锁进行封装,增加读锁、写锁计数器。处理逻辑如下表:
读锁计数器 | 写锁计数器 | 加读锁 | 加写锁 | 解读锁 | 解写锁 |
---|---|---|---|---|---|
0 | 0 | 加读锁 | 加写锁 | - | - |
0 | 1 | +1 | +1 | - | 解写锁 |
0 | N | +1 | +1 | - | -1 |
1 | 0 | +1 | 解读锁再加写锁 | 解读锁 | - |
1 | 1 | +1 | +1 | -1 | 加读锁 |
1 | N | +1 | +1 | -1 | -1 |
N | 0 | +1 | 解读锁再加写锁 | -1 | - |
N | 1 | +1 | +1 | -1 | 加读锁 |
N | N | +1 | +1 | -1 | -1 |
需要注意的地方有两点:
-
加写锁时,如果当前已经持有读锁,那么先尝试加写锁,try_lock 失败说明其他进程持有了读锁,我们需要先将自己的读锁释放掉,再进行加写锁操作,以避免死锁的发生。
-
解写锁时,假如之前曾经持有读锁,那么我们不能直接释放掉写锁,这样会导致读锁也解了。我们应该加一个读锁,将锁降级。
MMKV 多进程性能
写了个简单的测试,创建两个 Service,测试 MMKV、MultiProcessSharedPreferences、SQLite 多进程读写的性能,具体代码见 GitHub。
测试环境:Pixel 2 XL 64G, Android 8.1.0,单位:ms。每组测试分别循环 1000 次;MultiProcessSharedPreferences 使用 apply() 同步数据;SQLite 打开 WAL 选项。
2019-5-4
本文来自博客园,作者:白乾涛,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/baiqiantao/p/10809980.html