DataStore   Android Jetpack 的一部分。

Jetpack DataStore 是一种数据存储解决方案，允许您使用协议缓冲区存储键值对或类型化对象。DataStore 使用 Kotlin 协程和 Flow 以异步、一致的事务方式存储数据。

如果您目前是使用 SharedPreferences 存储数据的，请考虑迁移到 DataStore。

注意：如果您需要支持大型或复杂数据集、部分更新或参照完整性，请考虑使用 Room，而不是 DataStore。DataStore 非常适合简单的小型数据集，但不支持部分更新或引用完整性。

Preferences DataStore 和 Proto DataStore

DataStore 提供两种不同的实现：Preferences DataStore 和 Proto DataStore。

• Preferences DataStore 使用键存储和访问数据。此实现不需要预定义的架构，也不确保类型安全。
• Proto DataStore 将数据作为自定义数据类型的实例进行存储。此实现要求您使用协议缓冲区来定义架构，但可以确保类型安全。

正确使用 DataStore

为了正确使用 DataStore，请始终谨记以下规则：

1. 请勿在同一进程中为给定文件创建多个 DataStore 实例，否则会破坏所有 DataStore 功能。如果给定文件在同一进程中有多个有效的 DataStore 实例，DataStore 在读取或更新数据时将抛出 IllegalStateException。

2. DataStore 的通用类型必须不可变。更改 DataStore 中使用的类型会导致 DataStore 提供的所有保证都失效，并且可能会造成严重的、难以发现的 bug。强烈建议您使用可保证不可变性、具有简单的 API 且能够高效进行序列化的协议缓冲区。

3. 切勿对同一个文件混用 SingleProcessDataStore 和 MultiProcessDataStore。如果您打算从多个进程访问 DataStore，请始终使用 MultiProcessDataStore。

设置

如需在您的应用中使用 Jetpack DataStore，请根据您要使用的实现向 Gradle 文件添加以下内容：

Preferences DataStore

Groovy

    // Preferences DataStore (SharedPreferences like APIs)
    dependencies {
        implementation "androidx.datastore:datastore-preferences:1.1.1"

        // optional - RxJava2 support
        implementation "androidx.datastore:datastore-preferences-rxjava2:1.1.1"

        // optional - RxJava3 support
        implementation "androidx.datastore:datastore-preferences-rxjava3:1.1.1"
    }

    // Alternatively - use the following artifact without an Android dependency.
    dependencies {
        implementation "androidx.datastore:datastore-preferences-core:1.1.1"
    }
    

Kotlin

    // Preferences DataStore (SharedPreferences like APIs)
    dependencies {
        implementation("androidx.datastore:datastore-preferences:1.1.1")

        // optional - RxJava2 support
        implementation("androidx.datastore:datastore-preferences-rxjava2:1.1.1")

        // optional - RxJava3 support
        implementation("androidx.datastore:datastore-preferences-rxjava3:1.1.1")
    }

    // Alternatively - use the following artifact without an Android dependency.
    dependencies {
        implementation("androidx.datastore:datastore-preferences-core:1.1.1")
    }
    

Proto DataStore

Groovy

    // Typed DataStore (Typed API surface, such as Proto)
    dependencies {
        implementation "androidx.datastore:datastore:1.1.1"

        // optional - RxJava2 support
        implementation "androidx.datastore:datastore-rxjava2:1.1.1"

        // optional - RxJava3 support
        implementation "androidx.datastore:datastore-rxjava3:1.1.1"
    }

    // Alternatively - use the following artifact without an Android dependency.
    dependencies {
        implementation "androidx.datastore:datastore-core:1.1.1"
    }
    

Kotlin

    // Typed DataStore (Typed API surface, such as Proto)
    dependencies {
        implementation("androidx.datastore:datastore:1.1.1")

        // optional - RxJava2 support
        implementation("androidx.datastore:datastore-rxjava2:1.1.1")

        // optional - RxJava3 support
        implementation("androidx.datastore:datastore-rxjava3:1.1.1")
    }

    // Alternatively - use the following artifact without an Android dependency.
    dependencies {
        implementation("androidx.datastore:datastore-core:1.1.1")
    }
    

注意：如果您将 datastore-preferences-core 工件与 Proguard 搭配使用，就必须手动将 Proguard 规则添加到 proguard-rules.pro 文件中，以免您的字段被删除。您可以点击此处查找必要的规则。

使用 Preferences DataStore 存储键值对

Preferences DataStore 实现使用 DataStore 和 Preferences 类将简单的键值对保留在磁盘上。

创建 Preferences DataStore

您可以使用 preferencesDataStore 所创建的属性委托来创建 DataStore<Preferences> 实例。在您的 Kotlin 文件顶层调用该实例一次，便可在应用的所有其余部分通过此属性访问该实例。这样可以更轻松地将 DataStore 保留为单例。如果您使用的是 RxJava，请使用 RxPreferenceDataStoreBuilder。必需的 name 参数是 Preferences DataStore 的名称。

Kotlin

// At the top level of your kotlin file:
val Context.dataStore: DataStore<Preferences> by preferencesDataStore(name = "settings")

Java

RxDataStore<Preferences> dataStore =
  new RxPreferenceDataStoreBuilder(context, /*name=*/ "settings").build();

从 Preferences DataStore 读取内容

由于 Preferences DataStore 不使用预定义的架构，因此您必须使用相应的键类型函数为需要存储在 DataStore<Preferences> 实例中的每个值定义一个键。例如，如需为 int 值定义一个键，请使用 intPreferencesKey()。然后，使用 DataStore.data 属性，通过 Flow 提供适当的存储值。

Kotlin

val EXAMPLE_COUNTER = intPreferencesKey("example_counter")
val exampleCounterFlow: Flow<Int> = context.dataStore.data
  .map { preferences ->
    // No type safety.
    preferences[EXAMPLE_COUNTER] ?: 0
}

Java

Preferences.Key<Integer> EXAMPLE_COUNTER = PreferencesKeys.int("example_counter");

Flowable<Integer> exampleCounterFlow =
  dataStore.data().map(prefs -> prefs.get(EXAMPLE_COUNTER));

向 Preferences DataStore 写入数据

Preferences DataStore 提供了一个 edit() 函数，用于以事务方式更新 DataStore 中的数据。该函数的 transform 参数接受代码块，您可以在其中根据需要更新值。转换块中的所有代码均被视为单个事务。

Kotlin

suspend fun incrementCounter() {
  context.dataStore.edit { settings ->
    val currentCounterValue = settings[EXAMPLE_COUNTER] ?: 0
    settings[EXAMPLE_COUNTER] = currentCounterValue + 1
  }
}

Java

Single<Preferences> updateResult =  dataStore.updateDataAsync(prefsIn -> {
  MutablePreferences mutablePreferences = prefsIn.toMutablePreferences();
  Integer currentInt = prefsIn.get(INTEGER_KEY);
  mutablePreferences.set(INTEGER_KEY, currentInt != null ? currentInt + 1 : 1);
  return Single.just(mutablePreferences);
});
// The update is completed once updateResult is completed.

使用 Proto DataStore 存储类型化对象

Proto DataStore 实现使用 DataStore 和协议缓冲区将类型化对象保留在磁盘上。

定义架构

Proto DataStore 要求在 app/src/main/proto/ 目录下的 proto 文件中保存预定义的架构。此架构用于定义您在 Proto DataStore 中保存的对象的类型。如需详细了解如何定义 proto 架构，请参阅 protobuf 语言指南。

syntax = "proto3";

option java_package = "com.example.application";
option java_multiple_files = true;

message Settings {
  int32 example_counter = 1;
}

注意： 所存储对象的类是在编译时基于 proto 文件中定义的 message 生成的。请务必重新构建您的项目。

创建 Proto DataStore

创建 Proto DataStore 来存储类型化对象涉及两个步骤：

1. 定义一个实现 Serializer<T> 的类，其中 T 是 proto 文件中定义的类型。此序列化器类会告知 DataStore 如何读取和写入您的数据类型。请务必为该序列化器添加默认值，以便在尚未创建任何文件时使用。
2. 使用 dataStore 所创建的属性委托来创建 DataStore<T> 实例，其中 T 是在 proto 文件中定义的类型。在您的 Kotlin 文件顶层调用该实例一次，便可在应用的所有其余部分通过此属性委托访问该实例。filename 参数会告知 DataStore 使用哪个文件存储数据，而 serializer 参数会告知 DataStore 在第 1 步中定义的序列化器类的名称。

Kotlin

object SettingsSerializer : Serializer<Settings> {
  override val defaultValue: Settings = Settings.getDefaultInstance()

  override suspend fun readFrom(input: InputStream): Settings {
    try {
      return Settings.parseFrom(input)
    } catch (exception: InvalidProtocolBufferException) {
      throw CorruptionException("Cannot read proto.", exception)
    }
  }

  override suspend fun writeTo(
    t: Settings,
    output: OutputStream) = t.writeTo(output)
}

val Context.settingsDataStore: DataStore<Settings> by dataStore(
  fileName = "settings.pb",
  serializer = SettingsSerializer
)

Java

private static class SettingsSerializer implements Serializer<Settings> {
  @Override
  public Settings getDefaultValue() {
    Settings.getDefaultInstance();
  }

  @Override
  public Settings readFrom(@NotNull InputStream input) {
    try {
      return Settings.parseFrom(input);
    } catch (exception: InvalidProtocolBufferException) {
      throw CorruptionException(“Cannot read proto.”, exception);
    }
  }

  @Override
  public void writeTo(Settings t, @NotNull OutputStream output) {
    t.writeTo(output);
  }
}

RxDataStore<Byte> dataStore =
    new RxDataStoreBuilder<Byte>(context, /* fileName= */ "settings.pb", new SettingsSerializer()).build();

从 Proto DataStore 读取数据

使用 DataStore.data 显示所存储对象中相应属性的 Flow。

Kotlin

val exampleCounterFlow: Flow<Int> = context.settingsDataStore.data
  .map { settings ->
    // The exampleCounter property is generated from the proto schema.
    settings.exampleCounter
  }

Java

Flowable<Integer> exampleCounterFlow =
  dataStore.data().map(settings -> settings.getExampleCounter());

向 Proto DataStore 写入数据

Proto DataStore 提供了一个 updateData() 函数，用于以事务方式更新存储的对象。updateData() 为您提供数据的当前状态，作为数据类型的一个实例，并在原子读-写-修改操作中以事务方式更新数据。

Kotlin

suspend fun incrementCounter() {
  context.settingsDataStore.updateData { currentSettings ->
    currentSettings.toBuilder()
      .setExampleCounter(currentSettings.exampleCounter + 1)
      .build()
    }
}

Java

Single<Settings> updateResult =
  dataStore.updateDataAsync(currentSettings ->
    Single.just(
      currentSettings.toBuilder()
        .setExampleCounter(currentSettings.getExampleCounter() + 1)
        .build()));

在同步代码中使用 DataStore

注意：请尽可能避免在进行 DataStore 数据读取时阻塞线程。阻塞界面线程可能会导致 ANR 或界面卡顿，而阻塞其他线程可能会导致死锁。

DataStore 的主要优势之一是异步 API，但可能不一定始终能将周围的代码更改为异步代码。如果您使用的现有代码库采用同步磁盘 I/O，或者您的依赖项不提供异步 API，可能就会如此。

Kotlin 协程提供 runBlocking() 协程构建器，以帮助消除同步与异步代码之间的差异。您可以使用 runBlocking() 从 DataStore 同步读取数据。RxJava 提供了针对 Flowable 的阻塞方法。以下代码会阻塞发起调用的线程，直到 DataStore 返回数据：

Kotlin

val exampleData = runBlocking { context.dataStore.data.first() }

Java

Settings settings = dataStore.data().blockingFirst();

对界面线程执行同步 I/O 操作可能会导致 ANR 或界面卡顿。您可以通过从 DataStore 异步预加载数据来减少这些问题：

Kotlin

override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
    lifecycleScope.launch {
        context.dataStore.data.first()
        // You should also handle IOExceptions here.
    }
}

Java

dataStore.data().first().subscribe();

这样，DataStore 可以异步读取数据并将其缓存在内存中。以后使用 runBlocking() 进行同步读取的速度可能会更快，如果初始读取操作已经完成，或许还可以完全避免磁盘 I/O 操作。

在多进程代码中使用 DataStore

注意 ：DataStore 多进程功能目前在 1.1.0 版中提供

您可以对 DataStore 进行配置，使其在不同进程中访问相同数据时确保实现与在单个进程中访问数据时相同的数据一致性。具体而言，DataStore 可保证：

• 读取仅返回已持久存储到磁盘的数据。
• 写后读一致性。
• 写入会序列化。
• 写入绝不会阻塞读取。

假设有一个包含一项服务和一个 activity 的示例应用：

1. 服务在单独的进程中运行，并会定期更新 DataStore

   <service
     android:name=".MyService"
     android:process=":my_process_id" />
   

   重要提示： 如需在其他进程中运行服务，请使用 android:process 属性。请注意，进程 ID 的前缀为英文冒号（“:”）。这样服务便可以在应用专用的新进程中运行。

   override fun onStartCommand(intent: Intent?, flags: Int, startId: Int): Int {
         scope.launch {
             while(isActive) {
                 dataStore.updateData {
                     Settings(lastUpdate = System.currentTimeMillis())
                 }
                 delay(1000)
             }
         }
   }
   

2. 同时，应用会收集这些更改并更新其界面

   val settings: Settings by dataStore.data.collectAsState()
   Text(
     text = "Last updated: $${settings.timestamp}",
   )
   

为了能够在不同进程中使用 DataStore，您需要使用 MultiProcessDataStoreFactory 构造 DataStore 对象。

val dataStore: DataStore<Settings> = MultiProcessDataStoreFactory.create(
   serializer = SettingsSerializer(),
   produceFile = {
       File("${context.cacheDir.path}/myapp.preferences_pb")
   }
)

serializer 会告知 DataStore 如何读取和写入您的数据类型。请务必为该序列化器添加默认值，以便在尚未创建任何文件时使用。以下是使用 kotlinx.serialization 的实现示例：

@Serializable
data class Settings(
   val lastUpdate: Long
)

@Singleton
class SettingsSerializer @Inject constructor() : Serializer<Settings> {

   override val defaultValue = Settings(lastUpdate = 0)

   override suspend fun readFrom(input: InputStream): Timer =
       try {
           Json.decodeFromString(
               Settings.serializer(), input.readBytes().decodeToString()
           )
       } catch (serialization: SerializationException) {
           throw CorruptionException("Unable to read Settings", serialization)
       }

   override suspend fun writeTo(t: Settings, output: OutputStream) {
       output.write(
           Json.encodeToString(Settings.serializer(), t)
               .encodeToByteArray()
       )
   }
}

您可以使用 Hilt 依赖项注入，以确保您的 DataStore 实例在每个进程中具有唯一性：

@Provides
@Singleton
fun provideDataStore(@ApplicationContext context: Context): DataStore<Settings> =
   MultiProcessDataStoreFactory.create(...)

处理文件损坏

在极少数情况下，DataStore 的持久性磁盘文件可能会损坏。默认情况下，DataStore 不会自动从损坏中恢复，尝试从中读取数据会导致系统抛出 CorruptionException。

DataStore 提供了一个损坏处理程序 API，可帮助您在这种情况下妥善恢复，并避免抛出异常。配置后，损坏处理程序会将损坏的文件替换为包含预定义默认值的新文件。

如需设置此处理脚本，请在 by dataStore() 或 DataStoreFactory 工厂方法中创建 DataStore 实例时提供 corruptionHandler：

val dataStore: DataStore<Settings> = DataStoreFactory.create(
   serializer = SettingsSerializer(),
   produceFile = {
       File("${context.cacheDir.path}/myapp.preferences_pb")
   },
   corruptionHandler = ReplaceFileCorruptionHandler { Settings(lastUpdate = 0) }
)

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其他资源

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博客

• 优先使用 Jetpack DataStore 存储数据

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