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
：
https://github.com/tencent/mmkv
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前言
MMKV 的源起、设计原理与具体实现参考
前文
。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：
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。
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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。
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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：
需要注意的地方有两点：
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。）
点击原文直接访问源码
