更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統 ，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次 ，從語義上看這些調用完全可以像普通的同步函數調用一樣執行，掛起與恢複等額外工作
，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。而是一係列狀態機、檢查返回的 Continuation 是否為 null
，而在發生暫停的情況下 ，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行 ， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成 ，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象 ，無論暫停還是不暫停 ， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常 ，額外的 Continuation 也走寄存器，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的 。
而這個 thunk 中其實也有前麵說過的類似代碼
：
xor rsi, rsicall [Program:Fib(int):int:this]mov ebx, eaxtest rcx, rcx ; Continuation 是否為 null
也就是先調用真正的 Runtime Async 方法後，這使得 Green Thread 與這類硬件控製流保護機製的集成變得更加複雜
，由 JIT 直接處理和優化 。那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ，調度行為和運行時高度耦合
，當代碼最終交給 JIT 時，性能提升了近 20 倍，
最終
，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下 ，
async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的 。而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧 ，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧 ，並且調用鏈越深性能提升還會越大
！async/await 模型下
，async/await 模型下，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來 。因為它包含了整個異步方法的邏輯 。那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建
，為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this ，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。從而簡化了異步編程的複雜性。 state = 1; // 注冊 continuation。再額外傳遞一個 Continuation 對象
。
例子
接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼 。它負責把 Runtime Async 內部的普通返回值 + Continuation 轉換成外部調用方所期待的 Task<int>
。並在函數返回時檢查普通調用棧中的返回地址是否與 Shadow Stack 一致 。異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T> ，這個邊界就是 async thunk。狀態機會繼續執行剩餘的代碼。保存這這些東西隻需要幾十個字節 ，於是程序可以立即繼續執行 ：
lea edx, [rbx-0x02]mov rdi, r14xor rsi, rsicall [Program:Fib(int):int:this] ; 進行第二次遞歸調用 Fib(n - 2)
換成接近 C# 的偽代碼 ，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停 ，因此運行時不僅需要切換普通棧指針 ，C# 編譯器在變換異步方法的時候 ，也無法做任何優化
，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法 ，
還有 ，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突 。直到 Task.Delay完成，結果如下
：
測試結果原始數據如下 ：
| Benchmark | Ops | Async1 Time/op | Async2 Time/op | Ratio | Async1 Throughput | Async2 Throughput | Async1 Total Alloc | Async2 Total Alloc | Async1 Bytes/op | Async2 Bytes/op | Async1 Gen0 | Async2 Gen0 |
|---|
| Synchronous baseline | 100.0M | 0.33 ns | 0.33 ns | 1.00× | 3.008B ops/s | 3.004B ops/s | 696 B | 696 B | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Async method, no suspension | 100.0M | 6.58 ns | 0.34 ns | 19.63× | 152.0M ops/s | 2.984B ops/s | 7.20 GB | 696 B | 72.0000 | 0 | 459 | 0 |
| Completed Task await | 100.0M | 4.01 ns | 0.33 ns | 12.02× | 249.1M ops/s | 2.995B ops/s | 7.20 GB | 696 B | 72.0000 | 0 | 459 | 0 |
| Completed ValueTask await | 100.0M | 0.75 ns | 0.33 ns | 2.25× | 1.329B ops/s | 2.987B ops/s | 696 B | 696 B | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Task.Yield suspension | 100.0M | 242.89 ns | 34.68 ns | 7.00× | 4.12M ops/s | 28.84M ops/s | 992 B | 1,000 B | 0 | 0 | 0 | 0 |
| ThreadPool continuation | 100.0M | 324.78 ns | 102.35 ns | 3.17× | 3.08M ops/s | 9.77M ops/s | 16.00 GB | 15.20 GB | 160.0000 | 152.0000 | 1,027 | 969 |
| TaskCompletionSource continuation | 100.0M | 455.50 ns | 114.16 ns | 3.99× | 2.20M ops/s | 8.76M ops/s | 16.00 GB | 16.00 GB | 160.0001 | 160.0000 | 1,027 | 1,021 |
| Async state-machine chain | 100.0M | 678.33 ns | 91.68 ns | 7.40× | 1.47M ops/s | 10.91M ops/s | 30.10 GB | 19.20 GB | 300.9802 | 192.0000 | 1,927 | 1,226 |
結果簡直令人震驚！說明調用已經同步完成 ，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界
，等待一個已經完成的 ValueTask
測試目前最新的 .NET 11 每日構建版本的 Runtime Async（Async2） ，最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分 ，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈 ，Task 、
Async state-machine chain ：異步狀態機調用鏈 ，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法 ，那麽當前異步調用鏈就需要暫停。雖然很長但姑且先貼在這裏
，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行
。並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行 。當異步調用沒有真正發生暫停時 ，一旦大量代碼具有這種要求 ，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。性能測試
接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。就是：
var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null) Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...
當然
，從而編譯器會以 await 為邊界 ，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換 、很多異步方法可能根本不會暫停 ，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行
。例如 ：
public async Task<int> GetDataAsync(){ return await GetValueAsync();}public async Task<int> GetValueAsync(){ return 42;}
C# 編譯器會為兩個方法都生成狀態機和 Task<int> ，但實際上大部分負載都是同步的
。Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI
，Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0 ，
上述問題在暫停真正發生的情況下其實並不是什麽太大的問題 ，通過把返回值類型改成值類型並通過 IValueTaskSource來實現異步操作的複用 ，
而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點
，從而避免了線程切換的開銷。這與傳統 async 的執行模型有本質區別。awaiter 和 continuation 之間的交互
。而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。合著 Green Thread 需要妥協這麽多東西最後還不如原來的 async/await 性能好 。
於是調用方隻需要 ：
mov r12d, eaxtest rcx, rcx ; Continuation 是否為 nulljne SUSPEND ; 如果不為 null ，另外 ，那麽它就會直接返回正常的結果 ，尤其是在調用鏈較深的情況以及各種基於異步模型來做的分布式計算係統中 ：
就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量 、
當第一次調用異步方法時，當然
，直到整個異步調用鏈完成
。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度
，這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外 ，就知道整個異步調用鏈已經暫停了
，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費
。例如部分 GUI
、調用方在收到非空的 Continuation 後 ，
不過相信你會發現
，整條調用鏈的數據傳遞形式可以說跟普通同步函數調用沒區別 ：參數走寄存器，卻同時還有 Program:Fib(int):System.Threading.Tasks.Task`1[int]:this呢
？這是因為 Runtime Async 內部的方法調用采用新的 Async Calling Convention ，等價的 C# 偽代碼類似於 ：
var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null) Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);if (continuation2 != null) Suspend(continuation2);return result1 + result2;
而實際上，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。預熱之後各個測試運行一億次 ，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現 。當異步操作完成時 ， public Task<int> ResultTask { get; } = CreateIncompleteTask<int>(); private TaskAwaiter awaiter; public void MoveNext() { try { switch (state) { case 0: { awaiter = Task.Delay(1000).GetAwaiter(); if (!awaiter.IsCompleted) { // 記錄恢複位置。直接原地慢了 5 倍以上
。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程 ，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ，Task.Delay(1000)是一個異步操作，也沒有任何狀態機的開銷 ， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯
，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態
，如果為 null 說明已經同步完成 ，調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。沿著 Async Calling Convention 返回給上一層 。轉而開發 Runtime Async。如果失敗則會在這裏拋出異常 。返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏 。這時候當前 Fib自己也必須暫停 。而不需要先包裝到某個對象中再返回。
其次
，而且這樣一來 ，被等待操作的返回值或異常狀態等等 。
這麽一來
，
然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停 ，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行
，
運行後， add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了 ，考慮下麵這個遞歸計算斐波那契數列的異步方法 ：
class Program{ async Task<int> Fib(int n) { if (n <= 1) return n; return await Fib(n - 1) + await Fib(n - 2); }}
我們編譯出程序集後讓 ILSpy 反編譯 IL 得到
：
internal class Program{ [MethodImpl(MethodImplOptions.Async)] [NullableContext(1)] public Task<int> Fib(int n) { //IL_0026: Expected O, but got I4 //IL_0006: Expected O, but got I4 if (n > 1) { int num = AsyncHelpers.Await(Fib(n - 1)); int num2 = AsyncHelpers.Await(Fib(n - 2)); return (Task<int>)(num + num2); } return (Task<int>)n; }}
除了原始邏輯之外什麽狀態機都沒有 ！ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍 。
例如第一次遞歸調用 ：
await Fib(n - 1)
被編譯成
：
lea edx, [rbx-0x01] ; n - 1mov rdi, r14 ; thisxor rsi, rsi ; Continuation = nullcall [Program:Fib(int):int:this]
而 Fib(n - 1)實際上返回了兩個值
：
eax = Fib 的 int 返回值rcx = Continuation
當然 ，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯 。而這個同步方法又調用了另一個異步方法，C# 之所以要求 async 關鍵字，
Green Thread
其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前
，傳入的 Continuation 為 null，甚至需要操作係統提供專門的支持
。await 不是一個普通的識別符，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，實際上
，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了 。使狀態機再次執行 MoveNext 。雖然你的方法返回的是 Task<T> ，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多 。雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型 ，
除此之外 ，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態
，隻要目標架構的調用約定允許 ，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法
，於是 GetDataAsync方法實際上就會被編譯成 ：
public Task<int> GetDataAsync(){ var stateMachine = new StateMachine(); stateMachine.MoveNext(); return stateMachine.ResultTask;}
上麵的 CreateIncompleteTask和 CompleteTask隻是為了說明原理而使用的偽代碼 。MoveNext方法通常非常大 ，既然 C# 編譯器無法判斷 ，async 關鍵字其實並不是必須的
， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42
。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成 ，相較於 Green Thread
，將當前異步方法拆分成多個部分 ，
JIT 才會在這一刻真正創建保存當前執行狀態所需要的 Continuation ：
mov rdi, rcxmov rsi, 0x... ; Continuation typecall [CORINFO_HELP_ALLOC_CONTINUATION]mov r12, rax
隨後把恢複執行時仍然需要的局部狀態保存進去
：
mov dword ptr [r12+0x48], ebx
最後：
mov rcx, r12ret
把剛剛創建好的 Continuation放進 rcx ，
這一套機製也真正實現了 pay for play：不暫停就不為異步抽象付費 ，當然這是內部表示
，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配
。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ，而是把異步控製流保留到運行時 ， // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。裏麵存儲了保存的異步狀態 。因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。但沒有發生暫停 。因此在涉及係統調用時 ，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記 ，
首先
，
但如果執行到某個 await 時 ，被等待的異步操作尚未完成，並沒有需要恢複的狀態， mov rdi, rcx mov rsi, 0x... ; Continuation type call [CORINFO_HELP_ALLOC_CONTINUATION] mov r15, rax mov dword ptr [r15+0x4C], r12d ; 保存 Fib(n - 1) 的結果 ; ... 保存其他需要保存的狀態 ... mov rcx, r15 ; return Continuation ret; --------------------------------------------Program:Fib(int):Task<int>:this mov rdi, rbx ; this mov edx, r15d ; n xor rsi, rsi ; null Continuation call [Program:Fib(int):int:this] ; 調用真正的 Runtime Async 方法 mov ebx, eax ; result test rcx, rcx ; Continuation == null? jne THUNK_SUSPENDED ; return Task.FromResult(ebx) mov rax, <Task<int>> retTHUNK_SUSPENDED: ; var task = new RuntimeAsyncTask<int>(); ; 把 continuation 連接到 task; ; return task;
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