MMKV 多进程K-V组件 MD

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MMKV

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• Android 性能对比
• MMKV 原理
• MMKV for Android 多进程设计与实现

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

原文：2018-09-21 
MMKV--基于 mmap 的 iOS 高性能通用 key-value 组件:2018-03-14

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。

MMKV 使用

iOS 的使用在前文已经陈述，这里简单介绍一下 Android 的用法。

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。

MMKV 性能

iOS 性能对比

我们将 MMKV 和 NSUserDefaults 进行对比，重复读写操作 1w 次。相关测试代码在 iOS/MMKVDemo/MMKVDemo/，结果见如下图表。

测试机器是 iPhone X 256 G，iOS 12 beta 2，每组操作重复 1w 次，时间单位是 ms。

可见，MMKV 在写入性能上远远超越 NSUserDefaults，在读取性能上也有相近或超越的表现。

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

原文：2018-09-25

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