现代 C++ 编译时 结构体字段反射

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基于 C++ 14 原生语法，不到 100 行代码：让编译器帮你写 JSON 序列化/反序列化代码，告别体力劳动。??

本文不讨论完整的 C++ 反射技术，只讨论结构体 (struct) 的字段 (field) 反射，及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。

正文开始于 [sec|静态反射] 部分，其他部分都是铺垫。。可以略读。。。

背景（TL;DR）

很多人喜欢把程序员称为 码农，程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候，大家会想：能否构造出一些 更好的工具，代替我们做那些无意义的 体力劳动 呢？

在实际 C++ 项目中，我们经常需要实现一些与外部系统交互的 接口 —— 外部系统传入 JSON 参数，我们的程序处理后，再以 JSON 的格式传回外部系统。这个过程就涉及到了两次数据结构的转换：

• 输入的 JSON 转换为 C++ 数据结构（反序列化 deserialization）
• C++ 数据结构 转换为 输出的 JSON（序列化 serialization）

如果传输的 JSON 数据 格式 (schema) 非常繁多、比较复杂，那么序列化/反序列化的代码也会变得非常复杂 —— 需要处理 结构嵌套、可选字段、输入合法性检查 等问题。如果为每个 JSON 数据结构都 人工手写 一套序列化/反序列化代码，那么 工作量 会特别大。

例如，chromium/headless 的 devtools 相关接口 里就定义了 33 个 领域模型 (domain model)，每个模型有自己的格式，其中又包含了许多字段。

懒惰是程序员的天性：

• “勤奋” 的程序员选择 [sec|人工手写 序列化/反序列化 代码]
• “懒惰” 的程序员选择
  • 构建代码生成器（例如 protobuf、chromium/mojo）
  • 或 [sec|编译器生成 序列化/反序列化 代码]

代码生成器虽然功能强大，但依赖复杂，不易于和已有系统集成。所以本文主要讨论如何用 C++ 14 提供的 元编程 (metaprogramming) 技巧，让编译器帮你写代码。

目标（TL;DR）

• 基于 C++ 原生语法，不需要引入第三方库
• 提供 声明式 (declarative) 的方法，只需要声明格式，不需要写逻辑语句
• 不会带来 额外的运行时开销，能达到和手写代码一样的运行时效率

基于 nlohmann 的 C++ JSON 库，给定两个 C++ 结构体 SimpleStruct 和 NestedStruct：

struct SimpleStruct {
  bool bool_;
  int int_;
  double double_;
  std::string string_;
  std::unique_ptr<bool> optional_;
};

struct NestedStruct {
  SimpleStruct nested_;
  std::vector<SimpleStruct> vector_;
};

• NestedStruct::nested_ 为嵌套对象，NestedStruct::vector_ 为嵌套的对象数组
• SimpleStruct::optional_ 为可选字段；由于 std::optional 需要 C++ 17 支持，所以我们使用 std::unique_ptr 表示 可选字段
• 针对 可选字段 的 JSON 序列化/反序列化 扩展代码，见 optional_json.h（参考：How do I convert third-party types? | nlohmann/json）

一般接口的业务处理，往往包括三部分：

• 解析输入（字符串到 JSON 对象的转换 + JSON 对象到领域模型的 反序列化）
• 处理业务逻辑（实际需要我们写的代码）
• 转储输出（领域模型到 JSON 对象的 序列化 + JSON 对象到字符串的转换）

// input
json json_input = json::parse(
    "{"
    "  \"_nested\": {"
    "    \"_bool\": false,"
    "    \"_int\": 0,"
    "    \"_double\": 0,"
    "    \"_string\": \"foo\""
    "  },"
    "  \"_vector\": [{"
    "    \"_bool\": true,"
    "    \"_int\": 1,"
    "    \"_double\": 1,"
    "    \"_string\": \"bar\","
    "    \"_optional\": true"
    "  },{"
    "    \"_bool\": true,"
    "    \"_int\": 2,"
    "    \"_double\": 2.0,"
    "    \"_string\": \"baz\","
    "    \"_optional\": false"
    "  }]"
    "}");
NestedStruct nested = json_input.get<NestedStruct>();

// use
nested.nested_.string_ += " in nested struct";

// output
json json_output = json(nested);
std::string string_output = json_output.dump(2);

• 对于 JSON 对象和字符串之间的转换，主流的 JSON 库都实现 了：
  • 调用 json::parse 从字符串得到输入 JSON 对象
  • 调用 json::dump 将 JSON 对象转为用于输出的字符串
• 而 JSON 对象和 C++ 结构体之间的转换，需要我们实现：
  • 通过反序列化，调用 json::get<NestedStruct>() 得到 NestedStruct nested
  • 通过序列化，使用 nested 构造输出 JSON 对象

实现

实现从 C++ 结构体到 JSON 的序列化/反序列化操作，需要用到以下信息：

• 结构体有 哪些字段
  • bool_/int_/double_/string_/optional_
  • nested_/vector_
• 每个 字段 在 结构体中 的什么 位置
  • &SimpleStruct::bool_/&SimpleStruct::int_/&SimpleStruct::double_/&SimpleStruct::string_/&SimpleStruct::optional_
  • &NestedStruct::nested_/&NestedStruct::vector_
• 每个 字段 在 JSON 中 对应的 名称 是什么
  • "_bool"/"_int"/"_double"/"_string"/"_optional"
  • "_nested"/"_vector"
• 每个 字段 如何从 C++ 到 JSON 进行 类型映射
  • bool 对应 Boolean，int 对应 Number(Integer)，double 对应 Number，string 对应 String，vector 对应 Array，SimpleStruct/NestedStruct 对应 Object
  • 必选字段缺失 或 字段类型与 JSON 数据 类型不匹配，则抛出异常
  • 可选字段（例如 optional_）缺失，则跳过检查

对于很多支持 反射 (reflection) 的语言，JSON 的解析者 可以通过反射接口，查询到 SimpleStruct/NestedStruct 所有的 字段信息。

尽管 C++ 支持 运行时类型信息 (RTTI, run-time type information)，但无法得到所有上述信息，所以需要 SimpleStruct 的定义者 把这些信息告诉 JSON 的解析者。

人工手写 序列化/反序列化 代码

代码链接

实现序列化/反序列化最简单的方法，就是通过 人工编写 代码：

void to_json(nlohmann::json& j, const SimpleStruct& value) {
  j["_bool"] = value.bool_;
  j["_int"] = value.int_;
  j["_double"] = value.double_;
  j["_string"] = value.string_;
  j["_optional"] = value.optional_;
}

void from_json(const nlohmann::json& j, SimpleStruct& value) {
  j.at("_bool").get_to(value.bool_);
  j.at("_int").get_to(value.int_);
  j.at("_double").get_to(value.double_);
  j.at("_string").get_to(value.string_);
  if (j.find("_optional") != j.cend()) {
    j.at("_optional").get_to(value.optional_);
  }
}

void to_json(nlohmann::json& j, const NestedStruct& value) {
  j["_nested"] = value.nested_;
  j["_vector"] = value.vector_;
}

void from_json(const nlohmann::json& j, NestedStruct& value) {
  j.at("_nested").get_to(value.nested_);
  j.at("_vector").get_to(value.vector_);
}

• 在 to_json/from_json 包含了 所有字段 的 位置、名称、映射方法：
  • 使用 j[name] = field 序列化
  • 使用 j.at(name).get_to(field) 反序列化
  • 针对可选字段检查字段是否存在，不存在则跳过
• nlohmann 的 C++ JSON 库能处理 结构嵌套：
  • j = value.nested_ 会调用 void to_json(json& j, const SimpleStruct& value) 序列化 SimpleStruct
  • j.get_to(value.nested_) 会调用 void from_json(const json& j, SimpleStruct& value) 反序列化 SimpleStruct
• nlohmann 的 C++ JSON 库基于 C++ 原生的 异常处理（throw-try-catch）：
  • 如果字段不存在，函数 json::at 抛出异常
  • 如果字段实际类型和 JSON 输入类型不匹配，函数 json::get_to 抛出异常

手写 to_json/from_json 需要写 2 份类似的代码：

• 一方面，需要复制粘贴，导致 代码冗余
• 另一方面，两份代码逻辑不是对称的（需要特殊处理 可选字段），不易于统一编写

动态反射

“崇尚偷懒”的 Google 的工程师为 chromium/base::Value 构建了一套基于 动态反射 (dynamic reflection) 的反序列化机制，实现统一的 JSON 数据和 C++ 结构体转换。（参考：chromium/base::JSONValueConverter）

核心原理 是：利用 适配器模式 (adapter pattern) 和 策略模式 (strategy pattern)，定义 接口 (interface) 抹除具体字段转换操作的类型，通过 运行时多态 (runtime polymorphism) 调用接口进行实际的转换操作。

Talk is cheap, show me the code ——
代码链接

首先，为不同 字段类型 定义一个通用的转换接口 ValueConverter<FieldType>，用于存储实际的 C++ 类型与 JSON 类型的转换操作（仅关联操作的字段类型，抹除具体转换操作的类型）：

template <typename FieldType>
using ValueConverter =
    std::function<void(FieldType* field, const std::string& name)>;

• 参数 field 表示字段的值，name 是字段的名称
• 原始代码将 ValueConverter 定义为接口；本文为了化简，直接使用 std::function（关于使用接口的讨论，参考：回调 vs 接口）

然后，为不同类型的 结构体 定义一个通用的转换接口 FieldConverterBase<StructType>，用于存储结构体内所有字段的转换操作（仅关联结构体的类型，抹除操作的字段类型）：

template <typename StructType>
class FieldConverterBase {
 public:
  virtual ~FieldConverterBase() = default;
  virtual void operator()(StructType* obj) const = 0;
};

接着，通过 FieldConverter<StructType, FieldType> 将上边两个接口 承接 起来，用于存储 结构体 的 字段类型 的实际转换操作（类似于 double dispatch），同时关联上具体某个字段的位置和名称（实现 FieldConverterBase 接口，调用 ValueConverter 接口）：

template <typename StructType, typename FieldType>
class FieldConverter : public FieldConverterBase<StructType> {
 public:
  FieldConverter(const std::string& name,
                 FieldType StructType::*pointer,
                 ValueConverter<FieldType> converter)
      : field_name_(name),
        field_pointer_(pointer),
        value_converter_(converter) {}

  void operator()(StructType* obj) const override {
    return value_converter_(&(obj->*field_pointer_), field_name_);
  }

 private:
  std::string field_name_;
  FieldType StructType::*field_pointer_;
  ValueConverter<FieldType> value_converter_;
};

• 构造时传递 字段名称 field_name_，字段的 成员指针 (member pointer)（即字段位置）field_pointer_，字段的映射方法 value_converter_
• 在 operator() 转换时，调用 value_converter_.operator()，传入 当前结构体中字段的值 和 字段的名称；其中结构体 obj 字段的值通过 obj->*field_pointer_ 得到

最后，针对 结构体 定义一个存储 所有字段 信息（名称、位置、映射方法）的容器 StructValueConverter<StructType>，并提供 注册 字段信息的接口（有哪些字段）RegisterField 和执行所有转换操作的接口 operator()（仅关联结构体的类型，利用 FieldConverterBase 抹除操作的字段信息）：

template <class StructType>
class StructValueConverter {
 public:
  template <typename FieldType>
  void RegisterField(FieldType StructType::*field_pointer,
                     const std::string& field_name,
                     ValueConverter<FieldType> value_converter) {
    fields_.push_back(std::make_unique<FieldConverter<StructType, FieldType>>(
        field_name, field_pointer, std::move(value_converter)));
  }

  void operator()(StructType* obj) const {
    for (const auto& field_converter : fields_) {
      (*field_converter)(obj);
    }
  }

 private:
  std::vector<std::unique_ptr<FieldConverterBase<StructType>>> fields_;
};

使用样例代码链接

具体使用时，只需要两步：

1. 构造 converter 对象，调用 RegisterField 动态绑定字段信息（名称、位置、映射方法）
2. 调用 converter(&simple) 对所有注册了的字段 进行转换

// setup converter (partial)
auto int_converter = [](int* field, const std::string& name) {
  std::cout << name << ": " << *field << std::endl;
};
auto string_converter = [](std::string* field, const std::string& name) {
  std::cout << name << ": " << *field << std::endl;
};

StructValueConverter<SimpleStruct> converter;
converter.RegisterField(&SimpleStruct::int_, "int",
                        ValueConverter<int>(int_converter));
converter.RegisterField(&SimpleStruct::string_, "string",
                        ValueConverter<std::string>(string_converter));

// use converter
SimpleStruct simple{2, "hello dynamic reflection"};
converter(&simple);

// output:
//   int: 2
//   string: hello dynamic reflection

基于动态反射的开源库：

• https://github.com/fnc12/sqlite_orm
• https://github.com/billyquith/ponder
• https://github.com/rttrorg/rttr

静态反射

实际上，实现序列化/反序列化所需要的信息（有哪些字段，每个字段的位置、名称、映射方法），在 编译时 (compile-time) 就已经确定了 —— 没必要在 运行时 (runtime) 动态构建 converter 对象。所以，我们可以利用 静态反射 (static reflection) 的方法，把这些信息告诉 编译器，让它帮我们 生成代码。

核心原理 是：利用 访问者模式 (visitor pattern)，使用 元组 std::tuple 记录结构体所有的字段信息，通过 编译时多态 (compile-time polymorphism) 针对具体的 字段类型 进行转换操作。

Talk is cheap, show me the code ——
代码链接

首先，定义一个 StructSchema<StructType> 函数模板 (function template)，返回所有字段信息（默认返回空元组）：

template <typename T>
inline constexpr auto StructSchema() {
  return std::make_tuple();
}

然后，提供 DEFINE_STRUCT_SCHEMA 和 DEFINE_STRUCT_FIELD 两个 宏 (macro) ，定义结构体 字段信息（有哪些、位置、名称），隐藏 StructSchema 和 std::tuple 的实现细节：

#define DEFINE_STRUCT_SCHEMA(Struct, ...)          template <>                                      inline constexpr auto StructSchema<Struct>() {     using _Struct = Struct;                          return std::make_tuple(__VA_ARGS__);           }

#define DEFINE_STRUCT_FIELD(StructField, StructName)   std::make_tuple(&_Struct::StructField, StructName)

• StructSchema 返回元组的结构是：((&field1, name1), (&field2, name2), ...)
  • DEFINE_STRUCT_SCHEMA 定义了 结构体 Struct 有哪些字段
  • DEFINE_STRUCT_FIELD 定义了每个 字段 的 位置、名称
• using _Struct = Struct 提供了一种宏内数据接力的方法，让下一个宏能获取上一个宏的数据

最后，提供 ForEachField<StructType> 函数，从对应的 StructSchema<StructType> 取出记录结构体 StructType 所有字段信息 的元组，然后遍历这个元组，从中取出 每个字段的位置、名称，作为参数调用转换函数 fn：

template <typename T, typename Fn>
inline constexpr void ForEachField(T&& value, Fn&& fn) {
  constexpr auto struct_schema = StructSchema<std::decay_t<T>>();
  detail::ForEachTuple(struct_schema, [&value, &fn](auto&& field_schema) {
    fn(value.*(std::get<0>(std::forward<decltype(field_schema)>(field_schema))),
       std::get<1>(std::forward<decltype(field_schema)>(field_schema)));
  });
}

• fn 接受的参数分别为：字段的值和名称 (field_value, field_name)
  • 字段的值通过 value.*field_pointer 得到，其中 field_pointer 是成员指针
• ForEachTuple 的实现中还用到了 静态断言 (static assert) 检查，具体见 代码
  • 检查 StructSchema 是否定义了字段信息
  • 检查每个字段的信息 是否都包含了位置和名称

使用样例代码链接

具体使用时，也是需要两步：

1. 使用 DEFINE_STRUCT_SCHEMA 和 DEFINE_STRUCT_FIELD 静态定义字段信息（名称、位置）
2. 调用 ForEachField 并传入 映射方法（函数模板或泛型 lambda 表达式），对所有字段调用这个函数

// define schema (partial)
DEFINE_STRUCT_SCHEMA(
    SimpleStruct,
    DEFINE_STRUCT_FIELD(int_, "int"),
    DEFINE_STRUCT_FIELD(string_, "string"));

// use ForEachTuple
ForEachField(SimpleStruct{1, "hello static reflection"},
             [](auto&& field, auto&& name) {
               std::cout << name << ": "
                         << field << std::endl;
             });

// output:
//   int: 1
//   string: hello static reflection

静态反射过程中，最核心 的地方：传入 ForEachField 的函数 fn，通过 编译时多态 针对不同 字段类型 选择不同的转换操作：

• 针对 int 类型字段，ForEachField 调用 fn(simple.int_, "int")
• 针对 std::string 类型字段，ForEachField 调用 fn(simple.string_, "string")

最后 ForEachField(SimpleStruct{...}, [](...) { ... }); 经过 内联 (inline) 后，生成的代码非常简单：

{
  SimpleStruct simple{1, "hello static reflection"};
  std::cout << "int" << ": " << simple.int_ << std::endl;
  std::cout << "string" << ": " << simple.string_ << std::endl;
}

基于静态反射的开源库：

• https://github.com/qicosmos/iguana

使用编译时静态反射，相对于运行时动态反射，有许多优点：

编译器生成 序列化/反序列化 代码

代码链接

基于 ForEachField，我们可以实现 通用 的结构体序列化/反序列化函数：

template <typename T>
struct adl_serializer<T, std::enable_if_t<::has_schema<T>>> {
  template <typename BasicJsonType>
  static void to_json(BasicJsonType& j, const T& value) {
    ForEachField(value, [&j](auto&& field, auto&& name) {
      j[name] = field;
    });
  }

  template <typename BasicJsonType>
  static void from_json(const BasicJsonType& j, T& value) {
    ForEachField(value, [&j](auto&& field, auto&& name) {
      // ignore missing field of optional
      if (::is_optional_v<decltype(field)> &&
          j.find(name) == j.end())
        return;

      j.at(name).get_to(field);
    });
  }
};

• 和 [sec|人工手写 序列化/反序列化 代码] 的代码类似：
  • 使用 j[name] = field 序列化
  • 使用 j.at(name).get_to(field) 反序列化
  • 针对可选字段检查字段是否存在，不存在则跳过（C++ 17 还可以使用 if constexpr 实现选择性编译）
• 关于如何使用 nlohmann::adl_serializer 扩展自定义类型的序列化/反序列化操作，参考 How do I convert third-party types? | nlohmann/json
• 使用的两个简单的 变量模板 (variable template)，具体见 代码
  • has_schema<T> 检查是否定义了 StructSchema<T>
  • is_optional_v<decltype(field)> 检查字段类型是不是可选参数

对于需要进行序列化/反序列化的自定义结构体，我们只需要使用 DEFINE_STRUCT_SCHEMA 和 DEFINE_STRUCT_FIELD 声明 其字段信息即可 —— 不需要为每个结构体写一遍 to_json/from_json 逻辑了：

DEFINE_STRUCT_SCHEMA(
    SimpleStruct,
    DEFINE_STRUCT_FIELD(bool_, "_bool"),
    DEFINE_STRUCT_FIELD(int_, "_int"),
    DEFINE_STRUCT_FIELD(double_, "_double"),
    DEFINE_STRUCT_FIELD(string_, "_string"),
    DEFINE_STRUCT_FIELD(optional_, "_optional"));

DEFINE_STRUCT_SCHEMA(
    NestedStruct,
    DEFINE_STRUCT_FIELD(nested_, "_nested"),
    DEFINE_STRUCT_FIELD(vector_, "_vector"));

于是，编译器就可以生成和 [sec|人工手写 序列化/反序列化 代码] 一致的代码了。

图片来源：Declarative Programming And The Web

写在最后

不依赖于第三方库，只需要简单的声明，没有额外的运行时开销 —— 这就是 现代 C++ 元编程。

马上就 2019 年了，“勤奋” 的程序员还在加班手写重复代码的时候，“懒惰” 的程序员都去跨年了。。。

掌握 C++ 元编程，自己打造工具，解放生产力，告别搬砖的生活！

延伸阅读：

• 浅谈 C++ 元编程 by BOT Man
• Modern C++ 元编程应用 by 祁宇
• C++ 反射的应用与实践 by 卜恪

如果有什么问题，欢迎交流 ~

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现代 C++ 编译时 结构体字段反射

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