Jetpack架构组件库：DataStore_jetpack datastore

DataStore 简介

Jetpack DataStore 是一种经过改进的新数据存储解决方案，旨在取代 SharedPreferences。DataStore 基于 Kotlin 协程和 Flow 构建而成，提供以下两种不同的实现：

• Preferences DataStore 用于键值对存储。数据以异步、一致和事务性的方式存储，有助于避免 SharedPreferences 的一些缺点。此实现不需要预定义的架构，也不确保类型安全。
• Proto DataStore 用于存储类型化对象，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。 与 XML 和其他类似的数据格式相比，协议缓冲区速度更快、规格更小、使用更简单，并且更清楚明了。

SharedPreferences的缺陷：

• SharedPreferences 有一个看上去可以在界面线程中安全调用的同步 API，但是该 API 实际上执行磁盘 I/O 操作。此外，apply() 会阻断 fsync() 上的界面线程。每次有服务启动或停止以及每次 activity 在应用中的任何地方启动或停止时，系统都会触发待处理的 fsync() 调用。界面线程在 apply() 调度的待处理 fsync() 调用上会被阻断，这通常会导致 ANR。

• SharedPreferences 还会将解析错误作为运行时异常抛出。

如果您当前在使用 SharedPreferences 存储数据，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 的目的是存储简单的小型数据集， 但不支持部分更新或引用完整性。

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，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. 切勿在同一个文件中混用 SingleProcessDataStore 和 MultiProcessDataStore。如果您打算从多个进程访问 DataStore，请始终使用 MultiProcessDataStore。

Preferences DataStore 的使用

Preference DataStore API 类似于 SharedPreferences，但与后者相比存在一些显著差异：

• 以事务方式处理数据更新
• 公开表示当前数据状态的 Flow
• 不提供存留数据的方法（apply()、commit()）
• 不返回对其内部状态的可变引用
• 通过类型化键提供类似于 Map 和 MutableMap 的 API

添加依赖：

dependencies {
   
    implementation("androidx.datastore:datastore-preferences:1.0.0") 
}
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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

使用由 preferencesDataStore 提供的属性委托来创建 Datastore<Preferences> 实例。只需在 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。

private const val USER_PREFERENCES_NAME = "user_preferences"

private val Context.dataStore by preferencesDataStore(
    name = USER_PREFERENCES_NAME
)
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从 Preferences DataStore 读取数据

由于 Preferences DataStore 不使用预定义的架构，因此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。

private object PreferencesKeys {
   
     val SHOW_COMPLETED = booleanPreferencesKey("show_completed")
     val EXAMPLE_COUNTER = intPreferencesKey("example_counter")
 }

 val counterFlow: Flow<Int> = context.dataStore.data.map {
    preferences ->
         preferences[EXAMPLE_COUNTER] ?: 0
 }
	
 val completeFlow: Flow<Boolean> = context.dataStore.data.map {
    preferences ->
        preferences[SHOW_COMPLETED] ?: false
}	
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如果要读取的内容很多，可以定义一个data class来存储，在dataStore.data.map中返回该数据类对象即可：

data class UserPreferences(val count: Int, val show: Boolean)

val userPreferenceFlow = context.dataStore.data.map {
    preferences ->
    val count = preferences[EXAMPLE_COUNTER] ?: 0
    val show = preferences[SHOW_COMPLETED] ?: false
    UserPreferences(count, show)
}
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处理读取数据时的异常

当 DataStore 从文件读取数据时，如果读取数据期间出现错误，系统会抛出 IOExceptions。我们可以通过以下方式处理这些事务：在 map() 之前使用 catch() Flow 运算符，并且在抛出的异常是 IOException 时发出 emptyPreferences()。如果出现其他类型的异常，最好重新抛出该异常。

val userPreferenceFlow = context.dataStore.data
    .catch {
    exception ->
        // dataStore.data throws an IOException when an error is encountered when reading data
        if (exception is IOException) {
   
            emit(emptyPreferences())
        } else {
   
            throw exception
        }
    }.map {
    preferences ->
        val count = preferences[EXAMPLE_COUNTER] ?: 0
        val show = preferences[SHOW_COMPLETED] ?: false
        UserPreferences(count, show)
    }
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也可以选择在外面包裹一层 try-catch 进行处理。

将数据写入 Preferences DataStore

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。

 suspend fun updateShowCompleted(showCompleted: Boolean) {
   
     try {
   
         context.dataStore.edit {
    preferences ->
             val currentCounterValue = preferences[EXAMPLE_COUNTER] ?: 0
             preferences[EXAMPLE_COUNTER] = currentCounterValue + 1
             preferences[SHOW_COMPLETED] = showCompleted
         }
     } catch (e: IOException) {
   
         println(e)
     }
 }
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如果在读取或写入磁盘时发生错误，edit() 可能会抛出 IOException。如果转换块中出现任何其他错误，edit() 将抛出异常。

结合 ViewModel 和 Compose 使用的完整示例

下面是一个在 Compose 中使用包含 ViewModel 、Repository 和 DataStore 的完整示例：

// DataStore.kt
private const val USER_PREFERENCES_NAME = "user_preferences"

private val Context.dataStore by preferencesDataStore(
    name = USER_PREFERENCES_NAME
)

private object PreferencesKeys {
   
    val SHOW_COMPLETED = booleanPreferencesKey("show_completed")
    val EXAMPLE_COUNTER = intPreferencesKey("example_counter")
}

data class UserPreferences(val count: Int, val show: Boolean)

class UserPreferencesRepository(val context: Context) {
     

    val userPreferenceFlow = context.dataStore.data
        .catch {
    exception ->
            // dataStore.data throws an IOException when an error is encountered when reading data
            if (exception is IOException) {
   
                emit(emptyPreferences())
            } else {
   
                throw exception
            }
        }.map {
    preferences ->
            val count = preferences[EXAMPLE_COUNTER] ?: 0
            val show = preferences[SHOW_COMPLETED] ?: false
            UserPreferences(count, show)
        } 

    suspend fun updateShowCompleted(showCompleted: Boolean) {
   
        try {
   
            context.dataStore.edit {
    preferences ->
                val currentCounterValue = preferences[EXAMPLE_COUNTER] 
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