Xin source code ứng dụng Android

Mô tả chi tiết

Các bạn thấy code hay hãy chia sẻ Facebook ủng hộ 123code.vn nhé 🙂 :

Source code app bán hàng online java Android có hướng dẫn

Source code app bán hàng online java Android có hướng dẫn

Source code app bán hàng online java Android có hướng dẫn

Source code app bán hàng online java Android có hướng dẫn

Source code app bán hàng online java Android có những tính năng sau:

CÔNG CỤ SỬ DỤNG ĐỂ THIẾT KẾ

• Android Studio Verson 1.0
• Language: JavaScrip
• HeiliSQL: XAMPP Control Panel Verson 7.2.12-0
• Genymotion Verson 3.0.0
• Visual Studio Code PHP

CÁC CHỨC NĂNG CHÍNH:

• Đăng kí tài khoản, đăng nhập
• Danh sách các loại sản phẩm trong app
• Xem danh sách từng sản phẩm
• Thông tin từng sản phẩm
• Thông tin khách hàng
• Danh sách các sản phẩm của khách hàng đặt mua
• Màn hình xác nhận thông tin khách hàng mua hàng

MÔI TRƯỜNG CÀI ĐẶT

• Hệ điều hành Android 6.0
• Min sdk 23

 

 

1 review for Source code app bán hàng online java Android có hướng dẫn

1. 

   5 trên 5

   demo – 25/02/2022:

   Quá hay bạn ơi

Thêm đánh giá Nhấp chuột vào đây để hủy trả lời.

Đánh giá của bạn

Đánh giá của bạn *

Tên *

Email *

Như mình đã nói ở trên, Android bây giờ sử dụng ART. ART ngoài sử dụng Just-in-time (JIT) compilation như Dalvik thì còn sử dụng thêm Ahead-of-time(AOT) compilation và Profile-guided compilation, sự kết hợp giữa các chế độ biên dịch này sẽ giúp ứng dụng Android cải thiện được hiệu suất so với sử dụng Dalvik. Các chế độ biên dịch được cấu hình, kết hợp ra sao tuỳ thuộc vào hãng sản xuất điện thoại Android. Giải thích thuật ngữ:

• JIT: Là 1 trình biên dịch(compiler), nó dịch dalvik byte-code trong .dex → machine-code với cơ chế theo từng method(tức là theo khối code lớn).
• AOT: Là 1 trình biên dịch, tên của nó có ý nghĩa là biên dịch trước thời gian ứng dụng được thực thi. Nó được chạy dưới nền.
• Profile-guided compilation: Nó có chức năng hướng dẫn chạy mã trong quá trình ứng dụng thực thi.
• Interpreted(Giải thích trước cho phần ở dưới sẽ nhắc đến): Thông dịch, trình thông dịch hoạt động với cơ chế dịch từng dòng trong tệp input rồi thực thi ngay dòng output đó, và rồi lại cứ lặp quá trình dịch với các dòng tiếp theo. Lưu ý biên dịch/thông dịch là những khái niệm không đc xác định rõ ràng về lý thuyết, bởi nếu biên dịch mà chạy ở "realtime" thì cũng được gọi là thông dịch. Ở chấm đầu dòng ngay dưới đây bạn sẽ thấy thằng JIT nó chạy "realtime" cùng lúc với thằng Interpreted.

Ở đây mình sẽ trình bày sự hoạt động của ART trên thiết bị Pixel

:

• Khi cài đặt file .apk, thì ở “1 vài lần chạy đầu tiên” ART sẽ chạy với cơ chế Interpreted và JIT. Tại sao lại chạy với 2 cơ chế này? Vì là để tối ưu khởi động ứng dụng nhanh(dùng Interpreted) và trong quá trình tương tác cũng phải nhanh(dùng JIT). Khi ứng dụng bắt đầu chạy thì có hàng ngàn methods được gọi, lúc này mà chạy với JIT thì ứng dụng mất nhiều thời gian khởi động hơn(vì nó dịch theo block lớn mà), nên lúc này dùng Interpreted sẽ nhanh hơn( vì nó dịch được dòng nào là thực thi luôn, nghĩa là tức thời). Còn khi đã qua giai đoạn khởi động, ứng dụng sẽ chạy hỗn hợp cả 2, tức là phần đầu của method sẽ chạy với Interpreted, cùng lúc này JIT cũng sẽ dịch method đó, khi JIT dịch xong thì Interpreted dừng lại, method vừa đc JIT dịch xong sẽ thực thi luôn đống machine-code này, k cần Interpreted dịch nữa → Nhanh.
• Khi thiết bị ở chế độ rảnh và đang sạc PIN thì một Compilation Daemon(Trình biên dịch nền) sẽ chạy AOT(có 1 công cụ là dex2oat) để biên dịch những methods được sử dụng thường xuyên( dựa trên cấu hình từ “1 vài lần chạy đầu tiên") → Machine-code và lưu nó trong file .java/.kt1. Machine-code là mã mà CPU thực thi được, vậy nên khi chạy với machine-code trong file .java/.kt1 thì sẽ nhanh hơn do không mất thời gian dịch dalvil byte-code → machine-code. Hãng sản xuất khác thì họ có thể cấu hình sẽ chạy AOT luôn khi install app chẳng hạn, nhưng điều này sẽ làm thời gian install app khá lâu.
• Khi ứng dụng chạy các lần sau nếu file .java/.kt1có sẵn, ART sẽ sử dụng trực tiếp chúng, nếu không ART sẽ chạy với cơ chế hỗn hợp để thực thi file .dex. JIT nó luôn ghi lại "dấu chân" những method mà nó dịch nhiều lần và lưu machine-code của method đó ở 1 nơi gọi là Code Cache. Xem hình dưới, cold code là những method mới, hot code là những method đã được dịch nhiều lần và JIT ghi lại log. Khi chạy 1 method ở trong .dex ART sẽ check xem nó có trong JIT logging hay không, nếu có thì lấy mã trong cache ra chạy luôn(mũi tên hot code), nếu không thì chạy kiểu hỗn hợp(cold code).

, vậy nên machine-code khác binary-code.

Kiến trúc máy tính(Computer architecture) là sự kết hợp của Instruction set architecture, micro architecture, logic design, implementation. Ở đây mình chỉ đề cập đến Instruction set architecture(ISA).

Mỗi loại CPU (CPU là 1 implementation của ISA) nó có 1 tập lệnh chứa các machine-code instructions, mỗi instructions đại diện cho 1 mẫu bit(là binary-code) được thiết kế sẵn cho những nhiệm vụ phần cứng nhất định. Khi CPU hoạt động thì sẽ trải qua rất nhiều các Instruction cycle để tìm nạp/diễn giải những machine instructions → binary-code → thực thi. Qúa trình này thực tế rất phức tạp vì còn liên quan đến các phần khác trong kiến trúc máy tính. CPU chỉ hiểu machine-code nên tất cả các ngôn ngữ khác như Assembly,C,C++,Switf,Java… đều phải dịch ra machine-code(machine instructions).

2. Vài nguyên nhân làm iOS nhanh hơn Android

Có rất nhiều nguyên nhân làm cho iOS nhanh hơn Android, nhưng trong nội dung bài này mình chỉ trình bày 3 nguyên nhân dựa trên những kiến thức được trình bày ở trên.

Nguyên nhân 1: Do thiết kế của ngôn ngữ

Ngoài lề một chút: Assembly language chạy nhanh hơn các Hight-level language(HHL) thuần biên dịch( compiled language) khoảng 50% dù cả 2 loại đều Assembler/Compiler ra machine-code. Lý do đơn giản vì những lập trình viên viết compiler cho HHL không thấy được những bài toán cụ thể mà chúng ta phải giải quyết, nên họ chỉ đưa ra những giải pháp tổng quát nhất để dịch được nhiều bài toán nhất, mà giải pháp tổng quát thì không thể tốt bằng giải pháp cụ thể cho từng bài toán đc, do đó compiler không thể dịch source-code của bạn ra machine-code tối ưu nhất được → compiler nó generate ra khá nhiều machine-code thừa thãi từ HHL → CPU phải chạy nhiều instructions hơn → lâu hơn. Còn coder assembly thì họ viết mã assembly cho từng bài toán cụ thể, nên assembler sẽ generate ra machine-code tối ưu hơn(ít hơn) → CPU chạy ít instructions hơn → nhanh hơn. Tóm lại những machine-code được dịch từ HHL sẽ kém hiệu quả hơn về mức độ sử dụng bộ nhớ, tốc độ và độ chính xác so với machine-code được dịch từ assembly language. Xem thêm tại đây.

Mã biên dịch(compiled code) nhanh hơn(1,5 - 5 lần) so với mã thông dịch( interpreted code). Mình không nhớ đã từng xem thống kê này ở đâu, nhưng về mặt kỹ thuật thì mã thông dịch cần chạy máy ảo để trình thông dịch sẽ dịch từ mã trung gian(byte-code) thành machine-code để CPU thực thi các machine instructions → thêm 1 bước dịch so với mã biên dịch → lâu hơn. Còn mã biên dịch thì nó đc dịch ra machine-code rồi, chỉ việc chạy(đẩy vào CPU) → nhanh hơn.

Ở trong context này thì iOS( với Objective-C/Swift) là compiled code, Android(với Java/Kotlin) là interpreted code -> iOS nhanh hơn Android. Nhưng như nội dung mình đã trình bày ở trên thì từ Android 5.0 trở đi, Android đã thay thế Dalvik(chỉ sử dụng JIT) bằng ART(sử dụng JIT kết hợp với AOT) từ đó hiệu suất được cải thiện hơn.

Nguyên nhân 2: Tự thiết kế phần cứng ( biết trước phần cứng sẽ chạy code)

Như ở trên lúc mình nói về app size của 2 HĐH này, mình có nói là mã Swift được biên dịch thẳng ra machine-code. iOS làm được điều này bởi vì họ biết phần cứng cụ thể họ dùng là gì rồi, không những thế mà Swift complier cũng được tối ưu việc generate machine-code dựa trên những phần cứng đó → Tạo ra tốc độ kinh ngạc của mã Swift khi chạy trên phần cứng do Apple thiết kế (cụ thể là CPU A series).

Nguyên nhân 3: Do thiết kế của hệ điều hành

Nội dung ở trên mình cũng có nhắc tới là Android sử dụng Garbage Collector(GC) để xử lý bộ nhớ, GC của Android sẽ xử lý bộ nhớ ở trong runtime (tức là cùng lúc thực thi) → ảnh hưởng phần nào đến quá trình thực thi app. Còn xử lý bộ nhớ bên iOS gọi là Automatic Reference Counting(ARC), ARC sẽ xử lý bộ nhớ trong khi biên dịch mã nguồn(tức là trước thực thi), xem rõ hơn tại đây và đây. Vậy nên ARC của iOS ít ảnh hưởng đến ứng dụng.

Vấn đề của Android ở đây là bộ nhớ HEAP sẽ không ngừng tăng lên cho đến khi nó được dọn dẹp bớt bởi GC( trong code bạn cũng có thể gọi .class9 để chủ động dọn dẹp, tuy nhiên không phải lúc nào nó cũng được chạy), mà chạy GC thì cũng lại cần thêm RAM. Do đó có thể có nhiều bộ nhớ được phân bổ hơn mức cần thiết. Điều này không tốt cho các thiết bị có bộ nhớ hạn chế. Và đó là lý do tại sao Android luôn đòi hỏi RAM cao hơn so với iOS.