C++反射：深入探究function实现机制！
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了C++反射：深入探究function实现机制！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
导语 | 本文将深入Function这部分进行介绍，主要内容是如何利用模板完成对C++函数的类型擦除，以及如何在运行时调用类型擦除后的函数。有的时候我们需要平衡类型擦除与性能的冲突，所以本文也会以lua function wrapper这种功能为例，简单介绍这部分。
在上篇《C++反射：全面解读property的实现机制！》中我们对反射中的Property实现做了相关的介绍，本篇将深入Function这部分进行介绍。
一、 Function示例代码
//-------------------------------------
//declaration
//-------------------------------------
class Vector3
public:
double x;
double y;
double z;
public:
Vector3() : x(0.0), y(0.0), z(0.0)
Vector3(double _x, double _y, double _z) : x(_x), y(_y), z(_z)
double DotProduct(const Vector3& vec) const;
;
//-------------------------------------
//register code
//-------------------------------------
__register_type<Vector3>("Vector3")
.constructor()
.constructor<Real, Real, Real>()
.function("DotProduct", &Vector3::DotProduct);
//-------------------------------------
//use code
//-------------------------------------
auto* metaClass = __type_of<framework::math::Vector3>();
ASSERT_TRUE(metaClass != nullptr);
auto obj = runtime::CreateWithArgs(*metaClass, Args1.0, 2.0, 3.0);
ASSERT_TRUE(obj != UserObject::nothing);
const reflection::Function* dotProductFunc = nullptr;
metaClass->TryGetFunction("DotProduct", dotProductFunc);
ASSERT_TRUE(dotProductFunc != nullptr);
math::Vector3 otherVec(1.0, 2.0, 3.0);
auto dotRet = runtime::Call(*dotProductFunc, obj, otherVec);
ASSERT_DOUBLE_EQ(dotRet.to<double>(), 14.0);（一）注册的代码
上述代码中，我们通过__register_type<T>()创建的ClassBuilder提供的。function(name，func)函数来完成注册。
__register_type<Vector3>("Vector3").function("DotProduct", &Vector3::DotProduct);上例中我们就将Vector3::DotProduct()函数注册到MetaClass中了。
（二）使用的代码
运行时我们获取到的也是类型擦除后的Function对象，如上例中的 dotProductFunc，所以运行时我们需要通过runtime命名空间下提供的辅助设施runtime::call()来完成对应函数的调用，c++的动态版函数类型擦除后的入口参数是统一的Args，出口参数是Value，runtime::call()提供了任意输入参数到Args的转换，如下所示, 我们即可完成对obj对象上的DotProduct函数的调用:
auto dotRet = runtime::Call(*dotProductFunc, obj, otherVec);（三）整体文章的展开思路
本篇文章的展开思路与Property那篇基本保持一致:
一些基本知识。
运行时函数的表达-Function类。
反射函数的注册。
Lua版本反射函数的实现。
反射函数的运行时分析。
二、 基本知识
Function Traits和Type Traits在c++11推出后都逐渐变得成熟，一个适配C++14/17的函数&类型萃取库对于像反射这种库也是至关重要的，但Function Traits和Type Traits本质还是依赖SIFINAE做各种类型特化和推导，属于细节非常多但真正的技巧比较少的部分，本文就直接略过对Function Traits和Type Traits细节的分析推导，假定Function Traits和Type Traits已经是成熟稳定的代码部分，我们基于这部分稳定代码做上层的设计编码。
另外本文主要分析函数部分的处理过程，所以主要关注Function Traits的提供的特性，而不对每种函数的特化实现进行展开。
反射库所使用的TFunctionTratis包含的主要信息如下图所示:
（一）TFunctionTraits<>::kind
FunctionKind枚举，主要有以下值:
/**
* \\brief Enumeration of the kinds of function recognised
*
* \\sa Function
*/
enum class FunctionKind
kNone, ///< not a function
kFunction, ///< a function
kMemberFunction, ///< function in a class or struct
kFunctionWrapper, ///< `std::function<>`
kBindExpression, ///< `std::bind()`
kLambda ///< lambda function `[]()`
;（二）TFunctionTraits<>::ExposedType
返回值类型。
（三）TFunctionTraits<>::Details::FunctionCallTypes
std::tuple<>类型，函数所有参数的tuple<>类型，注意类的成员函数首个参数是类对象本身。
三、 运行时函数的表达——Function类
为了实现类中函数的动态调用过程，我们需要对类的成员函数进行类型擦除，形成统一的MetaFunction后，方便运行时获取和调用，以获得运行时的动态调用能力。在framework反射库的实现中，Function是一个虚基类，定义如下(节选):
class Function : public Type
public:
inline IdReturn name() const return name_;
inline IdReturn class_name() const return class_name_;
FunctionKind kind() const return kind_;
ValueKind return_type() const;
policy::ReturnKind return_policy() const;
virtual size_t GetParamCount() const = 0;
virtual ValueKind GetParamType(size_t index) const = 0;
virtual std::string_view GetParamTypeName(size_t index) const = 0;
virtual TypeId GetParamTypeIndex(size_t index) const = 0;
virtual TypeId GetParamBaseTypeIndex(size_t index) const = 0;
virtual TypeId GetReturnTypeIndex() const = 0;
virtual TypeId GetReturnBaseTypeIndex() const = 0;
virtual bool ArgsMatch(const Args& arg) const = 0;
;接口包括获取函数名，父类名，也包括像获取调用参数个数，类型，返回值类型这些常规方法，不一一列举了。需要注意的是并没有Invoke的方法，这个主要是因为不同用途(如纯C++的调用，和for lua的Invoke，类型擦除后的调用方式会略有差异)。C++的调用(依托Args和Value来完成调用参数和返回值类型的统一):
virtual Value Execute(const Args& args) const = 0;lua的调用(依托Lua虚拟机的调用机制来完成函数类型的统一):
virtual int CallStraight(lua_State* L) const = 0;四、反射函数的注册
函数的注册过程本质上是类的成员函数，经由类型擦除后，变为统一的类型(上一节中Function对象)存入MetaClass中组织起来，方便运行时动态使用的过程。大致流程如下(略过declare<>获取ClassBuilder的这步)
（一）从ClassBuilder创建一个function说起
template <typename T>
template <typename F, typename... P>
ClassBuilder<T>& ClassBuilder<T>::function(IdRef name, F function, P... policies)
// Construct and add the metafunction
return addFunction(detail::newFunction(name, function, policies...));
（二）由newFunction()到FunctionImpl()，真正实现函数类型擦除的地方
// Used by ClassBuilder to create new function instance.
template <typename F, typename... P>
static inline Function* newFunction(IdRef name, F function, P... policies)
typedef detail::FunctionTraits<F> FuncTraits;
static_assert(FuncTraits::kind != FunctionKind::None, "Type is not a function");
return new FunctionImpl<FuncTraits, F, P...>(name, function, policies...);
(注意此处对FuncTraits的使用，另外框架相关单元测试里也给出了大量的Ponder Type Traits的测试代码。)
（三）FunctionImpl()的具体实现
FunctionImpl(IdRef name, F function, P... policies) : Function(name)
m_name = name;
m_funcType = FuncTraits::kind;
m_returnType = mapType<typename FuncTraits::ExposedType>();
m_returnPolicy = ReturnPolicy<typename FuncTraits::ExposedType, P...> ::kind;
m_paramInfo = FunctionApplyToParams<typename FuncTraits::Details::ParamTypes,
FunctionMapParamsToValueKind<c_nParams>>::foreach();
Function::m_usesData = &m_userData;
processUses<uses::Uses::eRuntimeModule>(m_name, function);
PONDER_IF_LUA(processUses<uses::Uses::eLuaModule>(m_name, function);)
注意ponder实现函数多用途的方式，用了一个枚举的模板和相关的特化实现，打开Lua支持后，会执行两次processUses<>，分别对应processUses<uses::Uses::eRuntimeModule>()和processUses< uses::Uses::eLuaModule >，一个用来实现标准的C++反射支持，另外一个则是用于Lua的导出支持。
这个地方的实现比较复杂，Ponder借助了一些辅助的设施来完成同一函数不同用途的注册方式的分离，我们先来看一下这些辅助设施的定义，再结合processUses<>()简单说明实现机制:
/**
* \\brief Global information on the compile-time type Uses.
*
* - This can be extended for other modular uses
*/
struct Uses
enum
eRuntimeModule, ///< Runtime module enumeration
PONDER_IF_LUA(eLuaModule,) ///< Lua module enumeration
eUseCount
;
/// Metadata uses we are using.
typedef std::tuple<RuntimeUse
PONDER_IF_LUA(,LuaUse)
> Users;
/// Type that stores the per-function uses data
typedef std::tuple<
runtime::detail::FunctionCaller*
PONDER_IF_LUA(,lua::detail::FunctionCaller*)
> PerFunctionUserData;
// Access note:
// typedef typename std::tuple_element<I, PerFunctionUserData>::type PerFunc_t;
// PerFunc_t* std::get<I>(getUsesData());
;此处定义了两个tuple，根据相关的定义也能大概猜到，大致是通过定义的enum值去匹配相关tuple中不同位置type的一种做法，能够比较好的实现基于enum->tuple index->types的一种dispatcher，compiler阶段就能完成的匹配，还是比较巧妙的，后续会结合具体的代码说明这部分的详细使用。
（四）processUse<>的具体实现
processUses<>的代码实现如下:
uses::Uses::PerFunctionUserData m_userData;
template <int M>
void processUses(IdRef name, F function)
typedef typename std::tuple_element<M, uses::Uses::Users>::type Processor;
std::get<M>(m_userData) =
Processor::template perFunction<F, T, FuncPolicies>(name, function);
主要是对上文中的Uses结构体中的两个tuple类型的使用(Uses::PerFunctionData，Uses::Users)，以枚举值 eRuntimeModule，eLuaModule作为processUses的非类型模板参数，两次调用该模板函数，我们即可得到两个不同类型的FunctionCaller存储至m_userData，这部分只包含了对tuple的访问(std::tuple_element<>，std::get<>())，通过Uses结构体的特殊构造和tuple的辅助函数，可以借助不同的enum值来完成不同用途和不同类型的FunctionCaller的生成和存储。大部分是编译期行为，很值得借鉴的一种方式。
下面我们来具体看一下Ponder完成函数类型擦除的过程，也就是上述Process::template perFunction<>()的具体实现 (注意此处template关键字的作用是告诉编译器perFunction本身也是模板函数，不加在GCC等编译器上可能会报错)。
（五）C++版本反射函数的实现(RuntimeUse::perFunction())
我们先来看一下RuntimeUse::perFunction()的实现:
struct RuntimeUse
/// Factory for per-function runtime data
template <typename F, typename FTraits, typename Policies_t>
static runtime::detail::FunctionCaller* perFunction(IdRef name, F function)
return new runtime::detail::FunctionCallerImpl<F, FTraits, Policies_t>(name, function);
;perFunction的作用主要是完成对不同函数(参数与返回值可能都不一样)的类型擦除，形成统一类型的FunctionCaller。下面我们具体来看一下FunctionCallerImpl<>的具体实现。
Ponder C++反射实现函数类型擦除的方式比较特殊，不是通过得到一个统一类型的函数对象来实现的类型擦除，而是通过类继承和虚函数的方式来实现的类型擦除，代码如下:
//-----------------------------------------------------------------------------
// Base for runtime function caller
class FunctionCaller
public:
FunctionCaller(const IdRef name) : m_name(name)
virtual ~FunctionCaller()
FunctionCaller(const FunctionCaller&) = delete; // no copying
const IdRef name() const return m_name;
virtual Value execute(const Args& args) const = 0;
private:
const IdRef m_name;
;
// The FunctionImpl class is a template which is specialized according to the
// underlying function prototype.
template <typename F, typename FTraits, typename FPolicies>
class FunctionCallerImpl final : public FunctionCaller
public:
FunctionCallerImpl(IdRef name, F function)
: FunctionCaller(name)
, m_function(function)
private:
typedef typename FTraits::Details::FunctionCallTypes CallTypes;
typedef FunctionWrapper<typename FTraits::ExposedType, CallTypes> DispatchType;
typename DispatchType::Type m_function; // Object containing the actual function to call
Value execute(const Args& args) const final
return DispatchType::template
call<decltype(m_function), FTraits, FPolicies>(m_function, args);
;如上所示，特化的FunctionCallerImpl<>会实现基类的Value excute(const Args& args)方法，基类的excute方法的参数和返回值是固定的，这样我们针对不同的函数会最终得到一个有统一excute()函数的FunctionCaller对象，间接完成了函数的类型擦除。(另外一种方式是通过模板推导存储一个固定参数表和返回值的lambda，也可以完成函数的类型擦除)
我们上述仅介绍了ponder内部最终存储函数的方式和基本的使用形式( 统一的excute()接口)，具体的函数到最终存储形式的过程被忽略了，这里基于前文提到的成熟的Function Traits功能展开一下中间的处理部分。
FunctionWrapper<>模板类
通过FunctionWrapper<>模板类完成std::function<>函数对象的生成以及统一参数和返回值的call<>()方法的支持。注意FunctionCallerImpl中对FunctionWrapper类的使用:
typedef typename FTraits::Details::FunctionCallTypes CallTypes;
typedef FunctionWrapper<typename FTraits::ExposedType, CallTypes> DispatchType;注意此处使用Function Traits直接为FunctionWrapper提供参数列表和返回值(FunctionTraits<>::Details::FunctionCallTypes和FunctionTraits<>::ExposedType)。
FunctionWrapper的代码以及使用到的CallHelper的实现代码如下:
template <typename R, typename FTraits, typename FPolicies>
class CallHelper
public:
template<typename F, typename... A, size_t... Is>
static Value call(F func, const Args& args, std::index_sequence<Is...>)
typedef typename ChooseCallReturner<FPolicies, R>::type CallReturner;
return CallReturner::value(func(ConvertArgs<A>::convert(args, Is)...));
;
//-----------------------------------------------------------------------------
// Convert traits to callable function wrapper. Generic for all function types.
template <typename R, typename A> struct FunctionWrapper;
template <typename R, typename... A> struct FunctionWrapper<R, std::tuple<A...>>
typedef typename std::function<R(A...)> Type;
template <typename F, typename FTraits, typename FPolicies>
static Value call(F func, const Args& args)
typedef std::make_index_sequence<sizeof...(A)> ArgEnumerator;
return CallHelper<R, FTraits, FPolicies>::template
call<F, A...>(func, args, ArgEnumerator());
;此处重点关注std::make_index_sequence<>和std::index_sequence<>的使用，借助index_sequence相关的函数，我们可以很方便的对varidic template进行处理，此处通过index_sequence的使用，我们可以很好的完成args中包含的arg到函数需要的正确类型参数的转换:
ConvertArgs<A>::convert(args, Is)...ConvertArgs<>和ChooseCallReturner<>一个是将从args中取到的Value置换为具体类型的参数，一个是将具体类型的返回值置换为Value，通过这种方式，最终实现了函数的调用参数和返回值的统一，通过这段代码，我们也能看到在C++14/17后，相关的函数类型擦除的代码对比原来的实现会简化非常多，已经很容易理解了。
另外，对于没有返回值的函数，也有专门特化的CallHelper，代码如下:
// Specialization of CallHelper for functions returning void
template <typename FTraits, typename FPolicies>
class CallHelper<void, FTraits, FPolicies>
public:
template<typename F, typename... A, size_t... Is>
static Value call(F func, const Args& args, PONDER__SEQNS::index_sequence<Is...>)
func(ConvertArgs<A>::convert(args,Is)...);
return Value::nothing;
;对比有返回值的版本，差异主要是直接返回Value::nothing，所以我们也可以简单的通过call的返回值是否为Value::nothing来判断反射函数是否有返回值，这也是Rpc库使用的方式。
上面我们有提到ConvertArgs<>和ChooseCallReturner<>，通过这两者我们很好的实现了调用函数的参数统一以及返回值统一，这里我们也对其实现做一下具体的拆解，当然, 主要的类型转换的实现其实更多的是依赖Value和UserObject本身的实现，此处我们不对这两者做具体的展开，与Function Traits一样，我们把这两者当成即有成熟功能，来方便理清函数类型擦除相关的核心代码。
ConvertArgs<>模板类
CovertArgs<>整体实现代码如下:
//-----------------------------------------------------------------------------
/*
* Helper function which converts an argument to a C++ type
*
* The main purpose of this function is to convert any BadType error to
* a BadArgument one.
*/
template <int TFrom, typename TTo>
struct ConvertArg
typedef typename std::remove_reference<TTo>::type ReturnType;
static ReturnType
convert(const Args& args, size_t index)
try
return args[index].to<typename std::remove_reference<TTo>::type>();
catch (const BadType&)
PONDER_ERROR(BadArgument(args[index].kind(), mapType<TTo>(), index, "?"));
;
// Specialisation for returning references.
template <typename TTo>
struct ConvertArg<(int)ValueKind::User, TTo&>
typedef TTo& ReturnType;
static ReturnType
convert(const Args& args, size_t index)
auto&& uobj = const_cast<Value&>(args[index]).ref<UserObject>();
if (uobj.pointer() == nullptr)
PONDER_ERROR(NullObject(&uobj.getClass()));
return uobj.ref<TTo>();
;
// Specialisation for returning const references.
template <typename TTo>
struct ConvertArg<(int)ValueKind::User, const TTo&>
typedef const TTo& ReturnType;
static ReturnType
convert(const Args& args, size_t index)
auto&& uobj = args[index].cref<UserObject>();
if (uobj.pointer() == nullptr)
PONDER_ERROR(NullObject(&uobj.getClass()));
return uobj.cref<TTo>();
;
//-----------------------------------------------------------------------------
// Object function call helper to allow specialisation by return type. Applies policies.
template <typename A>
struct ConvertArgs
typedef typename ponder::detail::DataType<A>::Type Raw;
static constexpr ValueKind kind = ponder_ext::ValueMapper<Raw>::kind;
typedef ConvertArg<(int)kind, A> Convertor;
static typename Convertor::ReturnType convert(const Args& args, size_t index)
return Convertor::convert(args, index);
;首先是template<int TFrom，typename TTo>struct ConvertArg的实现，前面的TForm是ValueKind值，后面的TTo是目标类型，对于非User类型的Value，模板推导出的是最前面的实现，最后直接执行Value::to<>()模板函数来完成Value到目标类型的转换，注意此处对于Covert错误的处理是直接抛异常。后续的两个特化实现分别针对reference和const reference，主要依赖UserObject的ref<>()和cref<>()模板函数，最后就是CallHelper<>模板类使用到的的template<typename A>struct ConvertArgs实现，其实就是对template<int TFrom，typename TTo>struct ConvertArg的简单包装。
ChooseCallReturner<>模板类
ChooseCallReturner<>的具体实现代码如下:
//-----------------------------------------------------------------------------
// Handle returning copies
template <typename R, typename U = void> struct CallReturnCopy;
template <typename R>
struct CallReturnCopy<R, typename std::enable_if<!ponder::detail::IsUserType<R>::value>::type>
static inline Value value(R&& o) return Value(o);
;
template <typename R>
struct CallReturnCopy<R, typename std::enable_if<ponder::detail::IsUserType<R>::value>::type>
static_assert(!std::is_pointer<R>::value, "Cannot return unowned pointer. Use ponder::policy::ReturnInternalRef?");
static inline Value value(R&& o) return Value(UserObject::makeCopy(std::forward<R>(o)));
;
//-----------------------------------------------------------------------------
// Handle returning internal references
template <typename R, typename U = void> struct CallReturnInternalRef;
template <typename R>
struct CallReturnInternalRef<R,
typename std::enable_if<
!ponder::detail::IsUserType<R>::value
&& !std::is_same<typename ponder::detail::DataType<R>::Type, UserObject>::value
>::type>
static inline Value value(R&& o) return Value(o);
;
template <typename R>
struct CallReturnInternalRef<R,
typename std::enable_if<
ponder::detail::IsUserType<R>::value
|| std::is_same<typename ponder::detail::DataType<R>::Type, UserObject>::value
>::type>
static inline Value value(R&& o) return Value(UserObject::makeRef(std::forward<R>(o)));
;
//-----------------------------------------------------------------------------
// Choose which returner to use, based on policy
// - map policy kind to actionable policy type
template <typename Policies_t, typename R> struct ChooseCallReturner;
template <typename... Ps, typename R>
struct ChooseCallReturner<std::tuple<policy::ReturnCopy, Ps...>, R>
typedef CallReturnCopy<R> type;
;
template <typename... Ps, typename R>
struct ChooseCallReturner<std::tuple<policy::ReturnInternalRef, Ps...>, R>
typedef CallReturnInternalRef<R> type;
;
template <typename R>
struct ChooseCallReturner<std::tuple<>, R> // default
typedef CallReturnCopy<R> type;
;
template <typename P, typename... Ps, typename R>
struct ChooseCallReturner<std::tuple<P, Ps...>, R> // recurse
typedef typename ChooseCallReturner<std::tuple<Ps...>, R>::type type;
;此处注意注意Return Policy的实现，通过policy::ReturnCopy和policy::ReturnInternalRef我们可以控制Value的创建方式，默认是Copy方式创建Value，其余的主要是Value本身支持从不同类型T构造的特性来完成的。
Value对不同类型T的支持特性可以自行查阅Value的实现，目前版本的Value的内部通过ponder自己实现的variants来完成对不同类型T的存取，但其实第一版的ponder重度依赖boost，所以第一版的实现也是直接使用的boost::variants，后续V2版本解除了对boost的依赖，但variants的实现也大量参考了boost的实现，所以对这部分细节感兴趣的可以直接查阅boost::variants相关的文档和源码，更容易理解其中的细节。
五、 Lua版本反射函数的实现
——LuaUse::perFunction()
LuaUse::perFunction()的目的与C++反射函数的目的一致，也是完成对普通函数的类型擦除，形成统一的函数对象类型，只是生成的统一FunctionCaller对象不同。
struct LuaUse
/// Factory for per-function runtime data
template <typename F, typename FTraits, typename Policies_t>
static lua::detail::FunctionCaller* perFunction(IdRef name, F function)
return new lua::detail::FunctionCallerImpl<F, FTraits, Policies_t>(name, function);
;具体的实现与上一节的很多地方都一样，我们主要关注针对Lua的那部分特性。
// Base for runtime function caller
class FunctionCaller
public:
FunctionCaller(const IdRef name, int (*fn)(lua_State*) = nullptr)
: m_name(name)
, m_luaFunc(fn)
FunctionCaller(const FunctionCaller&) = delete; // no copying
virtual ~FunctionCaller()
const IdRef name() const return m_name;
void pushFunction(lua_State* L)
lua_pushlightuserdata(L, (void*) this);
lua_pushcclosure(L, m_luaFunc, 1);
private:
const IdRef m_name;
int (*m_luaFunc)(lua_State*);
;
// The FunctionImpl class is a template which is specialized according to the
// underlying function prototype.
template <typename F, typename FTraits, typename FPolicies>
class FunctionCallerImpl : public FunctionCaller
public:
FunctionCallerImpl(IdRef name, F function)
: FunctionCaller(name, &call)
, m_function(function)
private:
typedef FunctionCallerImpl<F, FTraits, FPolicies> ThisType;
typedef typename FTraits::Details::FunctionCallTypes CallTypes;
typedef FunctionWrapper<typename FTraits::ExposedType, CallTypes> DispatchType;
typename DispatchType::Type m_function; // Object containing the actual function to call
static int call(lua_State *L)
lua_pushvalue(L, lua_upvalueindex(1));
ThisType *self = reinterpret_cast<ThisType*>(lua_touserdata(L, -1));
lua_pop(L, 1);
return DispatchType::template
call<decltype(m_function), FTraits, FPolicies>(self->m_function, L);
;首先看到的差异点是FunctionCaller对象上的m_luaFunc成员:
int (*m_luaFunc)(lua_State*);以及pushFunction()成员函数:
void pushFunction(lua_State* L)
lua_pushlightuserdata(L, (void*) this);
lua_pushcclosure(L, m_luaFunc, 1);
先忽略类型擦除的过程，我们先来看Lua版的FunctionCaller，对比C++的FunctionCaller，差异之处为所有函数会被处理为标准Lua C函数的类型(lua_CFunction类型，int为返回值，lua_State*作为入口参数)，另外通过额外多出来的pushFunction()函数可以将m_luaFunc作为c closure入栈，当然FunctionCaller本身的this指针被当成light userdata作为这个c closure的up value被传入lua虚拟机中。
我们接下来看看FunctionCallerImpl，对比C++版的实现，区别最大的是call函数，此处的call函数也是个lua_CFunction类型的函数，同时我们也很容易观察到生成的静态call函数被当成构造函数的参数，最终赋值给了FunctionCaller内的m_luaFunc，我们知道Lua与C++的交互主要是通过lua_State来完成的，要在Lua中调用C++函数，我们需要间接的通过lua_State来传入参数和输出返回值，所以对应的FunctionWrapper对比C++版本也是特殊实现的，并且都带入了lua_State作为额外的参数。类同上文第二部分第四小节, 我们也深入分析FunctionWrapper的实现以及从Lua虚拟机上传入参数以及传出返回值的过程。
(一）FunctionWrapper<>模板类
template <typename R, typename FTraits, typename FPolicies>
class CallHelper
public:
template<typename F, typename... A, size_t... Is>
static int call(F func, lua_State* L, std::index_sequence<Is...>)
typedef typename ChooseCallReturner<FPolicies, R>::type CallReturner;
return CallReturner::value(L, func(ConvertArgs<A>::convert(L, Is)...));
;
//-----------------------------------------------------------------------------
// Convert traits to callable function wrapper. Generic for all function types.
template <typename R, typename P> struct FunctionWrapper;
template <typename R, typename... P> struct FunctionWrapper<R, std::tuple<P...>>
typedef typename std::function<R(P...)> Type;
template <typename F, typename FTraits, typename FPolicies>
static int call(F func, lua_State* L)
typedef std::make_index_sequence<sizeof...(P)> ArgEnumerator;
return CallHelper<R, FTraits, FPolicies>::template call<F, P...>(func, L, ArgEnumerator());
;与C++版本一致的部分我们不再展开讲解，首先我们注意到与C++版本一样，FunctionCallerImpl中存储的std::function函数对象类型与C++版本实现一致，同样，CallHelper也有无返回值的版本，主要差别是CovertArgs<>()和ChooseCallReturner<>()的实现，都变成了带lua_State参数的版本，原因也是显而意见的，需要通过lua_State来交换需要的数据，Lua版与C++版本的实现主要的差异也在这里，我们接下来具体看看这两个模板函数的实现。
（二）CovertArgs<>模板类
//-----------------------------------------------------------------------------
// Object function call helper to allow specialisation by return type. Applies policies.
template <typename P>
struct ConvertArgs
typedef LuaValueReader<P> Convertor;
static typename Convertor::ParamType convert(lua_State* L, size_t index)
return Convertor::convert(L, index+1);
;很容易发现Lua版的ConvertArgs仅是对LuaValueReader<>的简单包装和使用，而阅读LuaValueReader的实现发现是对各种数据类型的特化实现，包含了各种lua c api的访问，比较特殊的是对lua table，c++侧的UserObject等的处理，熟悉lua c api的话这些代码都比较容易读懂，此处不再展开了，仅给出string_view的实现供参考:
template <>
struct LuaValueReader<ponder::detail::string_view>
typedef ponder::detail::string_view ParamType;
static inline ParamType convert(lua_State* L, size_t index)
return ParamType(luaL_checkstring(L, (int)index));
;（三）ChooseCallReturner<>模板类
// Handle returning copies
template <typename R, typename U = void> struct CallReturnCopy;
template <typename R>
struct CallReturnCopy<R, typename std::enable_if<!ponder::detail::IsUserType<R>::value>::type>
// "no member named push" error here means the type returned is not covered.
static inline int value(lua_State *L, R&& o) return LuaValueWriter<R>::push(L, o);
;ChooseCallReturner<>因为Policy的存在，实现版本较多，此处仅贴出其中一个实现供参考。与CovertArgs一样，ChooseCallRetruner<>也是对LuaValueWriter<>模板类的包装和使用，我们同样给出其中一个LuaValueWriter的实现供参考:
template <typename T>
struct LuaValueWriter<T, typename std::enable_if<std::is_floating_point<T>::value>::type>
static inline int push(lua_State *L, T value)
return lua_pushnumber(L, value), 1;
;（四）小结
其实对于c++ ->lua的Wrapper，我们当然可以复用第4节的设施，直接针对:
virtual Value Execute(const Args& args) const = 0;包装lua c function，也是极简单的，但考虑到性能，ponder的做法是复用了相关的Traits实现，重新包装了第5节的Function实现，这样可以得到更高性能的跨语言调用设施。所以很多时候，我们应该是在整个系统不同层面去衡量性价比，像上述代码实现不那么繁复，又能够得到更好的性能的实现，我们肯定会更多考虑。
通过上述C++版和Lua版的函数反射实现，我们其实可以发现在Ponder已有的设施下，实现不同目的反射函数变得相当的简单，基于C++版本反射函数的实现思路，可以非常方便的实现其他目的版本的反射函数(如Lua版)，这也是Ponder本身实现的完备和强大之处。
另外对于lua bridge来说，光一个function的实现肯定是不够的，后续将会相对完整的介绍怎么基于已有的c++反射特性来实现一个项目级的lua bridge。
六、 反射函数的运行时分析
（一）c++::function的执行分析
与Property篇类同，我们也给出一个运行时的分析，方便大家更好的了解整个Function机制的运转方式。运行时的测试选用的依然是最前面示例的代码:
math::Vector3 otherVec(1.0, 2.0, 3.0);
auto dotRet = runtime::Call(*dotProductFunc, obj, otherVec);简洁起见，仅给出最顶层call stack的展开:
相关的最顶层代码:
最终执行的模板实例格式化后如下所示:
framework::reflection::runtime::detail::TCallHelper<
double /*return value type*/ ,framework::reflection::detail::TFunctionTraits< //deduced TFunctionTraits<>
double (__cdecl framework::math::Vector3::*)(framework::math::Vector3 const &)const>, //Vector3::DotProduct() type
std::tuple<>
>::Call<
std::function<double __cdecl(framework::math::Vector3 const &,framework::math::Vector3 const &)>,
framework::math::Vector3 const &,
framework::math::Vector3 const &,0,1
>( //argument list
const std::function<double __cdecl(framework::math::Vector3 const &,framework::math::Vector3 const &)> & func,
const framework::reflection::Args & args,
std::integer_sequence<unsigned __int64,0,1> __formal)通过层层嵌套的模板特化，我们最后完成了运行时函数的动态调用。
（二）lua::function的执行分析
lua::function的执行与c++::function的执行过程非常类同，这里不重复展开，有兴趣的同学可以自行尝试。
七、 总结
至此整体反射的实现的理论介绍已经靠一段路，本系列文章后续会继续介绍剩下更侧重应用的几篇:
C++反射深入浅出 - lura的前世今生
C++反射深入浅出 - 反射信息的自动生成
C++反射深入浅出 - 反射的其他应用
C++反射深入浅出 - c++20 concept改造
参考资料：
1.[github ponder库]
https://github.com/billyquith/ponder
作者简介
沈芳
腾讯后台开发工程师
IEG研发效能部开发人员，毕业于华中科技大学。目前负责CrossEngine Server的开发工作，对GamePlay技术比较感兴趣。
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