MMKV的源码分析：为什么他的性能更高，为什么他比SP好，为什么他的数据更加的精简，比传统IO更高效的文件操作方式；

前行的小黑炭
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目录：

  1. 为什么使用MMKV，而不是用SP，SP的缺点

    1.1 对比MMKV、SP写入数据的速度

    1.2 我们可以看看SP的源码，存储大量数据的时候，他的问题在哪里

  2. MMKV是什么，MMKV为什么性能更高

    2.1. 高效的文件操作：FileChannel

    2.2. 更精简的数据格式：二进制

    2.3. 数据更新方式：增量写入

一、为什么使用MMKV，而不是用SP

在很久以前，我们都是使用SP来存储轻量级数据的，但不同的程序员对他的理解不同，会导致滥用以及错误的使用，使其存储了很多数据，从而引出了问题，如：

  • 性能瓶颈​​：SP 使用 XML 格式，读写时需全量解析，数据量大时效率骤降。

  • ​​ANR 风险​​：commit() 同步写入可能阻塞主线程，apply() 虽是异步但仍有潜在 ANR。

  • ​​数据冗余​​：每次更新需全量写入文件，导致 I/O 开销大。

1.1 对比MMKV、SP写入数据的速度

  private lateinit var mmkv: MMKV
    private lateinit var sp: SharedPreferences
    private val testCount = 1000  // 测试次数（可根据需要调整）

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        
        // 初始化 MMKV
        MMKV.initialize(this)
        mmkv = MMKV.defaultMMKV()
        
        // 初始化 SP
        sp = getSharedPreferences("benchmark_sp", Context.MODE_PRIVATE)

        // 执行测试
        testMMKVPerformance()
        testSPPerformance()
    }


    /** MMKV 存储性能测试 */
    private fun testMMKVPerformance() {
        val startTime = System.nanoTime()
        for (i in 0 until testCount) {
            mmkv.putInt(""+i, i)  // 同步写入
        }
        val totalTimeMs = (System.nanoTime() - startTime) / 1_000_000

        Log.d("Benchmark",
            """
            MMKV 结果：
            存储次数 = $testCount
            总耗时 = ${totalTimeMs}ms
            平均耗时 = ${totalTimeMs.toDouble() / testCount}ms/次
            """.trimIndent())
    }

    /** SP 存储性能测试 */
    private fun testSPPerformance() {
        val startTime = System.nanoTime()
        for (i in 0 until testCount) {
            // 使用 commit() 确保同步写入
            sp.edit().putInt(""+i, i).commit()
        }
        repeat(testCount) {
        }
        val totalTimeMs = (System.nanoTime() - startTime) / 1_000_000

        Log.d("Benchmark",
            """
            SP 结果：
            存储次数 = $testCount
            总耗时 = ${totalTimeMs}ms
            平均耗时 = ${totalTimeMs.toDouble() / testCount}ms/次
            """.trimIndent())
    }

}

图片.png

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当数据量达到一万的时候，SP会卡住。但现在内存量、CPU更好的情况下，其实效果不是很明显。

1.2 我们可以看看SP的源码，存储大量数据的时候，他的问题在哪里，为什么会出现，只有知道这个，我们才知道为什么MMKV做了哪些优化

（1）初始化

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SharedPreferences是一个接口，我们看看他的实现类

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SharedPreferencesImpl构造方法，有一个方法startLoadFromDisk();

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用于xml文件反序列到内存(Map)里面，通过子线程的方式

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里面有一个mLoaded变量，当加载过程中，那么不管读写数据都需要等待他加载完成，即使他是用线程异步加载数据，也会阻塞住，我们看看下面这里。

图片.png

比如我们调用getInt方法，在执行方法前，会调用awaitLoadedLocked方法

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可以看到里面就在阻塞，等待mLoaded变量为true，也就是数据加载完成。所以，随着数据量越来越多，那么接在肯定会越来越慢，如果你在主线程读取数据，在一启动程序的时候get数据，那么就会阻塞。

（2）存储的数据格式是XML

图片.png 我们可以找到这个文件来看看，在你的应用程序目录——data——data——shared_prefs里面

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XML虽然可读性强，但在性能和存储效率上存在显著缺陷。

  • 体积​​：约 ​​50 字节​​（含标签、属性、换行符）。

  • ​​冗余内容​​：标签名称（<boolean>）、属性名（name, value）重复占用空间。

  • 解析数据，启动时全量加载，大文件导致卡顿。

所以在很多网络传输的情况下，我们基本上会选择JSON，或者其他方式，XML少用。MMKV采用了二进制编码的方式。

（3）全量更新

  • 频繁更新时重复序列化消耗 CPU，频繁写入也会导致磁盘寿命下降。
  • 全量更新​​：即使修改一个键值，也会重写整个 XML 文件。

所以MMKV出现了。

二、MMKV是什么，MMKV为什么性能更高

MMKV​​ 是由腾讯开源的一款高效、轻量级的移动端键值存储框架，专为替代 Android 的 SharedPreferences（SP）而设计，适用于高频读写和数据量较大的场景。

上述的三个问题，他都进行了解决。

  1. 使用 二进制编码代替传统的XML。相比 XML 的标签冗余，二进制编码体积更精简
  2. 使用增量更新​​：代替全量更新。每次写入仅追加新数据到文件末尾，旧数据标记为无效，避免全量重写。
  3. 使用mmap​​的技术：代替传统的读IO。内存映射读取文件数据更快，通过FileChannel类。

2.1 FileChannel

  • ​​问题背景​​：
    传统文件读写（如 FileInputStream/FileOutputStream）需通过系统调用（read/write），存在以下问题：

    • ​​数据拷贝开销​​：数据需从​​用户空间​​拷贝到​​内核空间​​，再写入磁盘。
    • ​​频繁系统调用​​：小数据频繁读写时，上下文切换开销大。

  • ​​MMKV 的优化​​：
    MMKV 使用 ​​FileChannel.mmap​​ 将文件直接映射到内存：

    • ​​零拷贝读写​​：直接通过内存地址操作文件数据，无需用户态与内核态的数据拷贝。
    • ​​异步刷盘​​：由操作系统负责将内存中的修改同步到磁盘，避免阻塞主线程。
    • ​​崩溃一致性​​：依赖操作系统的页缓存（Page Cache）机制，保证数据持久化。

​FileChannel​​ 是 Java NIO（New I/O）库中的一个核心类，用于高效操作文件。FileChannel 是Java NIO的封装，支持内存映射。

public static void mmapExample(String path) throws Exception {
    try (FileChannel channel = FileChannel.open(
            Paths.get(path),
            StandardOpenOption.READ,
            StandardOpenOption.WRITE
    )) {
        // 将整个文件映射到内存
        MappedByteBuffer mappedBuffer = channel.map(
            FileChannel.MapMode.READ_WRITE, // 读写模式
            0,                              // 起始位置
            channel.size()                  // 映射长度
        );
        
        // 直接修改内存中的数据（自动同步到文件）
        mappedBuffer.put(0, (byte) 'J');    // 修改第一个字符为 'J'
    }
}

我在思考，为什么传统 I/O 仍是教学重点？​​可能是因为：

  1. 传统 I/O 在 Java 1.0 中就已存在，而 NIO 是在 Java 1.4 引入的，教学材料通常优先覆盖基础内容。
  2. 传统 I/O：适合小文件、顺序读写、简单场景（如配置文件读取）。
  3. 比如我们在Android记录一些日志的时候，这些日志，可能内容比较多，频繁的读写，这里我们就可以使用内存映射技术，比如XLog框架（如微信的Mars XLog）在底层实现中，​​主要使用了 mmap（内存映射文件）技术来优化日志写入性能​​

2.2 二进制编码

SharedPreferences 使用 XML 格式存储数据，XML 是文本格式，存在的问题，如 ​​冗余数据多​​：标签重复（如 <string name="key">value</string>），文件体积大。

每次修改需全量重写整个 XML 文件。通过源码，我们可以知道当我们通过 SharedPreferences.Editor 提交修改（如 apply() 或 commit()）时，最终会调用 SharedPreferencesImpl 类的 enqueueDiskWrite 方法。

图片.png 图片.png

MMKV 采用 ​​Protocol Buffers（protobuf）​​ 的二进制编码格式，优势如下：

  • ​​数据紧凑​​：二进制编码直接存储数据的二进制形式，无冗余标签。
  • ​​快速解析​​：二进制数据可直接按字节偏移读取，无需解析语法结构。
  • ​​类型安全​​：通过预定义的数据结构（如 key 的类型和长度）避免解析错误。

​示例对比​​：

<!-- SharedPreferences 的 XML 格式 -->
<string name="username">Alice</string>
<int name="age" value="25" />

对应的二进制编码可能仅需 ​​20 字节​​（XML 可能需要 50 字节以上）。

2.3 增量更新

  • ​​问题背景​​：
    SharedPreferences 在修改数据时，必须全量重写整个文件，导致：

    • ​​IO 开销大​​：频繁写入大文件时性能急剧下降。
    • ​​数据损坏风险​​：写入过程中若发生崩溃，文件可能处于不完整状态。

  • ​​MMKV 的优化​​：
    MMKV 采用 ​​追加写入（Append-Only）​​ 策略：

    • ​​仅追加新数据​​：每次修改时，新数据追加到文件末尾，旧数据标记为无效。
    • ​​无需全量重写​​：避免重复写入未修改的数据，减少 IO 操作。
    • ​​崩溃安全​​：即使写入中断，仅最后一次修改可能丢失，历史数据仍完整。

  • ​​工作流程​​：

      1. 初始写入：键值对 {"name": "Alice", "age": 25} 写入文件。
      1. 修改 age 为 26：追加 {"age": 26} 到文件末尾，旧 age 标记为失效。
      1. 文件定期整理（如达到阈值时）：合并有效数据，清理无效数据。

那么他是如何实现的？

我们如果去看mmkv的源码，发现他都是navite方法，都是C语言实现的，我们直接上github上面。

图片.png

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可以看到，通过移动下标，来进行追加。

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