使用Byte Buddy实现类似JDK反射的Method.invoke功能
2025-06-02 20:52:38作者:宗隆裙
在Java开发中,我们经常需要动态调用方法,JDK提供的反射API中的Method.invoke(Object obj, Object... args)是最常用的方式之一。本文将介绍如何使用Byte Buddy这一强大的字节码操作库来实现类似的功能。
需求分析
我们需要创建一个Invoker接口,其核心方法是invoke(Object target, Object... args),这与JDK反射API中的Method.invoke方法签名一致。实现的关键在于如何将传入的Object数组参数正确地映射到目标方法的各个参数上。
实现方案
Invoker接口设计
首先定义基础的Invoker接口:
public interface Invoker {
Object invoke(Object target, Object... args);
}
核心实现逻辑
使用Byte Buddy创建动态子类实现时,需要处理几个关键点:
- 方法调用目标的确定:区分静态方法和实例方法
- 参数传递的处理:将Object数组展开为方法参数
- 类型转换:处理基本类型和引用类型的自动转换
private Invoker createInvoker() {
MethodCall.WithoutSpecifiedTarget withoutSpecifiedTarget = MethodCall.invoke(getMethod());
MethodCall methodCall;
// 处理方法是否为静态
if(!isStatic) {
methodCall = withoutSpecifiedTarget.onArgument(0);
} else {
methodCall = withoutSpecifiedTarget;
}
// 处理参数传递
methodCall = methodCall.withArgumentArray();
// 处理返回值和类型转换
Implementation.Composable composable;
if(!isStatic || !isVoid) {
Assigner assigner = new CusPrimitiveTypeAwareAssigner(ReferenceTypeAwareAssigner.INSTANCE);
composable = methodCall.withAssigner(assigner, Assigner.Typing.DYNAMIC);
} else {
composable = methodCall;
}
Implementation implementation = isVoid
? composable.andThen(FixedValue.nullValue())
: composable;
// 创建动态子类
DynamicType.Unloaded<Invoker> invokerUnloaded = new ByteBuddy()
.subclass(Invoker.class)
.method(named("invoke"))
.intercept(implementation)
.make();
return invokerUnloaded.load(getClass().getClassLoader())
.getLoaded()
.newInstance();
}
类型转换处理
实现自定义的Assigner来处理基本类型和引用类型的转换:
public class CusPrimitiveTypeAwareAssigner implements Assigner {
private final Assigner referenceTypeAwareAssigner;
public CusPrimitiveTypeAwareAssigner(Assigner referenceTypeAwareAssigner) {
this.referenceTypeAwareAssigner = referenceTypeAwareAssigner;
}
@Override
public StackManipulation assign(TypeDescription.Generic source,
TypeDescription.Generic target,
Assigner.Typing typing) {
if(source.represents(void.class) || target.represents(void.class)) {
return referenceTypeAwareAssigner.assign(source, target, typing);
}
if (source.isPrimitive() && target.isPrimitive()) {
return PrimitiveWideningDelegate.forPrimitive(source).widenTo(target);
} else if (source.isPrimitive()) {
return PrimitiveBoxingDelegate.forPrimitive(source)
.assignBoxedTo(target, referenceTypeAwareAssigner, typing);
} else if (target.isPrimitive()) {
return PrimitiveUnboxingDelegate.forReferenceType(source)
.assignUnboxedTo(target, referenceTypeAwareAssigner, typing);
} else {
return referenceTypeAwareAssigner.assign(source, target, typing);
}
}
}
关键技术点
-
参数数组展开:使用
withArgumentArray()方法将Object数组参数自动展开为目标方法的各个参数。 -
方法调用目标处理:
- 对于实例方法,使用
onArgument(0)指定第一个参数作为调用目标 - 对于静态方法,直接调用无需指定目标
- 对于实例方法,使用
-
返回值处理:
- void方法需要额外处理,使用
FixedValue.nullValue() - 非void方法直接返回调用结果
- void方法需要额外处理,使用
-
类型转换:
- 处理基本类型间的宽化转换
- 处理基本类型与包装类型的自动装箱/拆箱
- 处理引用类型间的转换
性能考虑
相比JDK反射API,这种基于Byte Buddy的实现有以下优势:
- 运行时性能更高:生成的字节码直接调用目标方法,避免了反射开销
- 类型安全:在生成代码时进行类型检查
- 灵活性:可以自定义各种转换逻辑
总结
通过Byte Buddy实现类似Method.invoke的功能,我们不仅能够获得反射的灵活性,还能保持接近直接调用的性能。关键在于正确处理参数传递和类型转换,而Byte Buddy提供的MethodCall和Assigner等API大大简化了这一过程。
这种技术可以广泛应用于需要动态方法调用的场景,如RPC框架、AOP实现、脚本引擎等,为Java应用提供强大的动态能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134