面试题：Flutter中SharedPreferences与SQLite在性能优化场景下的策略抉择

Question

在一个高并发读写且对响应速度要求极高的Flutter应用场景中，结合SharedPreferences和SQLite的特性，阐述如何针对不同的业务读写需求进行存储方案的性能优化，并且设计一套具体的优化策略和监控机制。

Answer 1

一、SharedPreferences 和 SQLite 特性分析

1. SharedPreferences：
   • 优点：简单易用，适合存储少量的简单数据，如布尔值、字符串、整数等。数据以键值对形式存储，在 Android 平台底层基于 XML 文件实现，读取速度相对较快（对于少量数据）。
   • 缺点：不适合大量数据的读写，高并发场景下写入性能较差，因为每次写入都会涉及文件 I/O 操作，可能导致阻塞。
2. SQLite：
   • 优点：轻量级关系型数据库，适合存储大量结构化数据。支持事务，在高并发场景下通过事务处理可以保证数据的一致性。具备较好的查询优化能力，能快速检索数据。
   • 缺点：相比 SharedPreferences，其使用相对复杂，需要更多的数据库操作知识。对于极少量数据的读写，开销相对较大。

二、针对不同业务读写需求的存储方案性能优化

1. 少量简单数据读写：
   • 读操作：使用 SharedPreferences 进行读取，因为其读取少量数据速度快。例如，存储用户的登录状态（布尔值）、主题设置（字符串）等。
   • 写操作：由于 SharedPreferences 高并发写性能差，对于频繁的少量数据写入操作，可以采用批量写入的方式。例如，将多个设置项先缓存到内存中，在合适的时机（如用户操作结束、应用进入后台等）一次性写入 SharedPreferences。
2. 大量结构化数据读写：
   • 读操作：利用 SQLite 的查询优化能力，合理创建索引来加速读取。例如，如果经常根据某个字段查询数据，就为该字段创建索引。
   • 写操作：在高并发写入时，使用 SQLite 的事务机制。将多个写入操作封装在一个事务中，这样可以减少磁盘 I/O 次数，提高写入性能。例如，在批量插入多条记录时，开启事务，执行完所有插入操作后再提交事务。

三、优化策略

1. 数据预取：
   • 对于经常使用的数据，尤其是 SQLite 中的数据，可以在应用启动或空闲时间进行预取，并缓存到内存中（如使用 Dart 的 Map 数据结构）。这样在需要使用时可以直接从内存获取，提高响应速度。例如，应用中频繁使用的配置信息表，可以在启动时预取到内存。
2. 缓存策略：
   • 对于 SharedPreferences 存储的数据，可以在内存中维护一份缓存。当读取数据时，先从内存缓存中查找，如果存在则直接返回，否则再从 SharedPreferences 读取，并更新内存缓存。对于 SQLite 数据，也可以采用类似的缓存策略，但要注意缓存与数据库数据的一致性。例如，设置一个缓存过期时间，过期后重新从数据库读取数据更新缓存。
3. 异步操作：
   • 对于 SharedPreferences 的写操作和 SQLite 的读写操作，都可以使用异步方式执行。在 Flutter 中，可以使用 async 和 await 关键字来实现异步操作，避免阻塞主线程，保证应用的响应速度。例如，将 SQLite 的写入操作放在一个异步函数中执行。

四、监控机制

1. 性能指标监控：
   • 响应时间：在关键的读写操作前后记录时间戳，计算响应时间。例如，在读取 SharedPreferences 数据的函数前后分别记录 DateTime.now()，通过相减得到响应时间。对于 SQLite 的查询操作也采用类似方法。将这些响应时间数据记录下来，定期分析，当响应时间超过阈值（如读取操作超过 100ms）时发出警报。
   • 吞吐量：统计单位时间内的读写操作次数。例如，在一段时间窗口（如 1 分钟）内统计 SQLite 的插入、更新、查询次数，以及 SharedPreferences 的读写次数。如果吞吐量低于预期值，可能意味着存在性能问题，需要进一步分析。
2. 数据一致性监控：
   • 对于 SQLite 数据库，定期进行数据完整性检查。例如，通过执行特定的查询语句来验证数据的约束条件是否满足，如外键约束等。对于 SharedPreferences 和内存缓存之间的数据一致性，可以在每次写入 SharedPreferences 后，对比内存缓存数据是否一致，不一致时进行修正。
3. 资源使用监控：
   • 监控应用的内存使用情况，特别是在高并发读写时。可以使用 Flutter 的性能分析工具（如 DevTools）来查看内存占用情况。如果内存占用过高，可能是缓存策略不合理或存在内存泄漏问题，需要进行优化。
   • 监控磁盘 I/O 情况，了解 SharedPreferences 的文件写入频率和 SQLite 的磁盘操作情况。过高的磁盘 I/O 可能导致性能瓶颈，可以通过优化批量操作等方式来降低磁盘 I/O 频率。