MMKV 开源项目教程
2024-08-16 18:34:47作者:侯霆垣
项目介绍
MMKV 是一个高效、小巧、易用的移动键值存储框架,由微信团队开发。它利用 mmap 和 protobuf 编码/解码值,确保内存与文件同步,从而在 Android、iOS/macOS、Windows、POSIX 和 HarmonyOS NEXT 等多个平台上实现最佳性能。MMKV 支持多进程并发访问,易于使用,所有更改都会立即保存,无需同步或应用调用。
项目快速启动
安装
首先,从 GitHub 克隆 MMKV 项目:
git clone https://github.com/Tencent/MMKV.git
在 Android 项目中集成
在项目的根目录下的 build.gradle
文件中添加以下依赖:
buildscript {
repositories {
mavenCentral()
}
}
allprojects {
repositories {
mavenCentral()
}
}
在应用模块的 build.gradle
文件中添加以下依赖:
dependencies {
implementation 'com.tencent:mmkv-static:1.2.10'
}
初始化
在 Application
类中初始化 MMKV:
import com.tencent.mmkv.MMKV;
public class MyApplication extends Application {
@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
MMKV.initialize(this);
}
}
基本使用
import com.tencent.mmkv.MMKV;
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
MMKV mmkv = MMKV.defaultMMKV();
mmkv.encode("string", "Hello from MMKV");
String str = mmkv.decodeString("string");
Log.d("MMKV", "Value: " + str);
}
}
应用案例和最佳实践
多进程访问
MMKV 支持多进程并发访问,适用于需要在多个进程间共享数据的场景。例如,在一个多进程的 Android 应用中,可以使用 MMKV 来存储和共享用户配置、缓存数据等。
MMKV mmkv = MMKV.mmkvWithID("shared", MMKV.MULTI_PROCESS_MODE);
mmkv.encode("shared_key", "shared_value");
String sharedValue = mmkv.decodeString("shared_key");
性能优化
MMKV 通过 mmap 和 protobuf 编码/解码值,确保了高效的读写性能。在实际应用中,可以通过对比 MMKV 和其他存储方案(如 SharedPreferences)的性能,选择最适合当前应用需求的存储方案。
典型生态项目
React Native 集成
MMKV 提供了 React Native 的绑定库 react-native-mmkv
,使得在 React Native 项目中也能轻松使用 MMKV。
npm install react-native-mmkv
在 React Native 项目中初始化和使用 MMKV:
import { MMKV } from 'react-native-mmkv';
const storage = new MMKV();
storage.set("string", "Hello from MMKV");
const value = storage.getString("string");
console.log(value); // 输出: Hello from MMKV
跨平台应用
MMKV 支持多个平台,包括 Android、iOS/macOS、Windows 和 POSIX,使得开发者可以在不同的平台上使用同一套存储方案,简化开发流程,提高开发效率。
通过以上教程,您可以快速上手并深入了解 MMKV 开源项目,将其应用于您的移动应用开发中。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

React Native鸿蒙化仓库
C++
176
261

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
860
511

🔥🔥🔥ShopXO企业级免费开源商城系统,可视化DIY拖拽装修、包含PC、H5、多端小程序(微信+支付宝+百度+头条&抖音+QQ+快手)、APP、多仓库、多商户、多门店、IM客服、进销存,遵循MIT开源协议发布、基于ThinkPHP8框架研发
JavaScript
93
15

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
129
182

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
259
300

deepin linux kernel
C
22
5

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
595
57

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.07 K
0

本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
398
371

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
332
1.08 K