Data Store Componente di Android Jetpack.
Jetpack DataStore è una soluzione di archiviazione dati che consente di archiviare coppie chiave-valore o oggetti digitati con buffer di protocollo. DataStore utilizza Kotlin coroutines e Flow per archiviare i dati in modo asincrono, coerente e transazionale.
Se al momento utilizzi SharedPreferences
per archiviare i dati, valuta la possibilità di eseguire la migrazione a DataStore.
Preferenze DataStore e Proto DataStore
DataStore fornisce due diverse implementazioni: Preferred DataStore e Proto DataStore.
- Preferenze DataStore archivia e accede ai dati utilizzando le chiavi. Questa implementazione non richiede uno schema predefinito e non offre sicurezza del tipo.
- Proto DataStore archivia i dati come istanze di un tipo di dati personalizzato. Questa implementazione richiede la definizione di uno schema utilizzando i buffer di protocollo, ma garantisce la sicurezza del tipo.
Utilizzo corretto di DataStore
Per utilizzare DataStore correttamente, tieni sempre presente le seguenti regole:
Non creare mai più di un'istanza di
DataStore
per un determinato file nello stesso processo. Ciò potrebbe interrompere tutte le funzionalità di DataStore. Se ci sono più datastore attivi per un determinato file nello stesso processo, DataStore genereràIllegalStateException
durante la lettura o l'aggiornamento dei dati.Il tipo generico di DataStore
deve essere immutabile. La modifica di un tipo utilizzato in DataStore invalida qualsiasi garanzia fornita da DataStore e crea bug potenzialmente gravi e difficili da individuare. Ti consigliamo vivamente di utilizzare buffer di protocollo che forniscono garanzie di immutabilità, un'API semplice e una serializzazione efficiente.Non combinare mai gli utilizzi di
SingleProcessDataStore
eMultiProcessDataStore
per lo stesso file. Se intendi accedere aDataStore
da più di un processo, utilizza sempreMultiProcessDataStore
.
Configura
Per utilizzare Jetpack DataStore nella tua app, aggiungi quanto segue al file Gradle a seconda dell'implementazione che vuoi utilizzare:
Preferenze Datastore
trendy
// 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") }
Datastore proto
trendy
// 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") }
Memorizzazione di coppie chiave-valore con il datastore delle preferenze
L'implementazione del Datastore delle preferenze utilizza le classi
DataStore
e
Preferences
per mantenere semplici coppie chiave-valore su disco.
Creazione di un datastore preferenze
Utilizza il delegato della proprietà creato da preferencesDataStore
per creare un'istanza di Datastore<Preferences>
. Esegui una chiamata una volta al livello superiore del file kotlin e accedi tramite questa proprietà per il resto dell'applicazione. In questo modo è più facile mantenere DataStore
come un singleton. In alternativa, utilizza RxPreferenceDataStoreBuilder
se usi RxJava. Il parametro obbligatorio name
è il nome del datastore
Preferenze.
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();
Lettura da un datastore delle preferenze
Poiché il datastore delle preferenze non utilizza uno schema predefinito, devi utilizzare la funzione del tipo di chiave corrispondente per definire una chiave per ciascun valore da archiviare nell'istanza DataStore<Preferences>
. Ad esempio, per definire una chiave per un valore int, utilizza intPreferencesKey()
.
Quindi, utilizza la proprietà DataStore.data
per esporre il valore archiviato appropriato utilizzando un Flow
.
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));
Scrivi in un datastore delle preferenze
Il datastore delle preferenze fornisce una funzione edit()
che aggiorna in modo transazionale i dati in un DataStore
. Il parametro transform
della funzione accetta un blocco di codice in cui puoi aggiornare i valori secondo necessità. Tutto il codice nel blocco di trasformazione viene trattato come una singola transazione.
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.
Archivia oggetti digitati con Proto DataStore
L'implementazione di Proto DataStore utilizza DataStore e i buffer di protocollo per rendere persistenti gli oggetti digitati su disco.
Definisci uno schema
Proto DataStore richiede uno schema predefinito in un file di protocollo nella directory app/src/main/proto/
. Questo schema definisce il tipo degli oggetti che vengono mantenuti in Proto DataStore. Per scoprire di più sulla definizione di uno schema
proto, consulta la guida al linguaggio
protobuf.
syntax = "proto3";
option java_package = "com.example.application";
option java_multiple_files = true;
message Settings {
int32 example_counter = 1;
}
Crea un datastore protocollo
La creazione di un Proto DataStore per archiviare gli oggetti digitati prevede due passaggi:
- Definisci una classe che implementa
Serializer<T>
, doveT
è il tipo definito nel file di protocollo. Questa classe serializzatore indica a DataStore come leggere e scrivere il tipo di dati. Assicurati di includere un valore predefinito per il serializzatore da utilizzare se non è stato ancora creato alcun file. - Utilizza il delegato della proprietà creato da
dataStore
per creare un'istanza diDataStore<T>
, doveT
è il tipo definito nel file di protocollo. Richiamalo una volta al livello superiore del file Kotlin e accedi tramite questa proprietà delega al resto dell'app. Il parametrofilename
indica a DataStore quale file utilizzare per archiviare i dati e il parametroserializer
indica a DataStore il nome della classe serializzatore definita nel passaggio 1.
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();
Lettura da un datastore Proto
Usa DataStore.data
per esporre un Flow
della proprietà appropriata dall'oggetto archiviato.
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());
Scrivi in un datastore Proto
Proto DataStore fornisce una funzione updateData()
che aggiorna in modo transazionale un oggetto archiviato. updateData()
fornisce
lo stato attuale dei dati come istanza del tipo di dati e li aggiorna
in modo transazionale in un'operazione di lettura, scrittura e modifica atomica.
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()));
Utilizza DataStore con codice sincrono
Uno dei principali vantaggi di DataStore è l'API asincrona, ma potrebbe non essere sempre possibile modificare il codice circostante in modo che sia asincrono. ad esempio se stai lavorando con un codebase esistente che utilizza l'I/O del disco sincrono o se hai una dipendenza che non fornisce un'API asincrona.
Le coroutine Kotlin forniscono il generatore di coroutine runBlocking()
per aiutare a colmare il divario tra codice sincrono e asincrono. Puoi utilizzare runBlocking()
per leggere i dati dal DataStore in modo sincrono.
RxJava offre metodi di blocco su Flowable
. Il seguente codice blocca il thread di chiamata finché DataStore non restituisce i dati:
Kotlin
val exampleData = runBlocking { context.dataStore.data.first() }
Java
Settings settings = dataStore.data().blockingFirst();
L'esecuzione di operazioni di I/O sincroni sul thread dell'interfaccia utente può causare errori ANR o jank dell'interfaccia utente. Puoi mitigare questi problemi precaricando in modo asincrono i dati dal DataStore:
Kotlin
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { lifecycleScope.launch { context.dataStore.data.first() // You should also handle IOExceptions here. } }
Java
dataStore.data().first().subscribe();
In questo modo, DataStore legge in modo asincrono i dati e li memorizza nella cache. Le letture sincrone successive utilizzando runBlocking()
potrebbero essere più veloci o potrebbero evitare del tutto un'operazione di I/O del disco se la lettura iniziale è stata completata.
Utilizza DataStore nel codice multi-processo
Puoi configurare DataStore in modo da accedere agli stessi dati in diversi processi con le stesse garanzie di coerenza dei dati presenti in un singolo processo. In particolare, DataStore garantisce:
- Le letture restituiscono solo i dati resi persistenti su disco.
- Coerenza lettura dopo scrittura.
- Le scritture sono serializzate.
- Le letture non sono mai bloccate dalle scritture.
Considera un'applicazione di esempio con un servizio e un'attività:
Il servizio viene eseguito in un processo separato e aggiorna periodicamente il DataStore
<service android:name=".MyService" android:process=":my_process_id" />
override fun onStartCommand(intent: Intent?, flags: Int, startId: Int): Int { scope.launch { while(isActive) { dataStore.updateData { Settings(lastUpdate = System.currentTimeMillis()) } delay(1000) } } }
Sebbene l'app raccolga le modifiche e aggiorni la propria UI
val settings: Settings by dataStore.data.collectAsState() Text( text = "Last updated: $${settings.timestamp}", )
Per poter utilizzare DataStore in diversi processi, devi creare l'oggetto DataStore utilizzando MultiProcessDataStoreFactory
.
val dataStore: DataStore<Settings> = MultiProcessDataStoreFactory.create(
serializer = SettingsSerializer(),
produceFile = {
File("${context.cacheDir.path}/myapp.preferences_pb")
}
)
serializer
indica a DataStore come leggere e scrivere il tipo di dati.
Assicurati di includere un valore predefinito per il serializzatore da utilizzare se non è ancora stato creato alcun file. Di seguito è riportato un esempio di implementazione utilizzando kotlinx.serialization:
@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()
)
}
}
Puoi utilizzare l'inserimento di dipendenze Hilt per assicurarti che l'istanza del DataStore sia univoca per ogni processo:
@Provides
@Singleton
fun provideDataStore(@ApplicationContext context: Context): DataStore<Settings> =
MultiProcessDataStoreFactory.create(...)
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Risorse aggiuntive
Per saperne di più su Jetpack DataStore, consulta le seguenti risorse aggiuntive:
Campioni
Blog
Codelab
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- Caricare e visualizzare i dati delle pagine
- Panoramica di LiveData
- Layout ed espressioni di associazione