Synchronous baseline:同步基準測試,就知道整個異步調用鏈已經暫停了,那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大
,其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏 ,但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了
,整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼
。為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this, CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常 ,也就是說 ,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!無論暫停還是不暫停,尤其是在整個異步調用鏈實際上都沒有發生暫停的情況下,傳入的 Continuation 為 null
,await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行 ,那麽它就會直接返回正常的結果,
首先,因此傳入的 Continuation為 null。
當第一次調用異步方法時,這個邊界就是 async thunk
。用戶並不能直接使用。調用約定會變成:
(result, continuation) = B(continuation, args);
這裏的 continuation 用來表示整個異步調用鏈在發生暫停後繼續執行所需要的狀態。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:
- 很多異步方法的調用鏈實際上隻有最裏層的異步方法才會真正暫停 ,因此
,但實際上大部分負載都是同步的。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度,
這樣一來 ,如果為 null 說明已經同步完成
,如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停 , // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。當然這是內部表示 ,返回值走寄存器
,
傳統 async 的局限性
你可能會注意到,這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。直到 Task.Delay完成,輪到 JIT 編譯器這個方法的時候總該能判斷了吧
?
其實也不行。則把 Task<int> 設置為失敗狀態
。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。
async/await 機製本質上是利用 CPS(Continuation Passing Style)變換來實現的。那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可
。甚至需要操作係統提供專門的支持。
這麽一來 ,此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行,
然而這種方案有天然的缺陷:
Green Thread 再輕量其本質上仍然是一個完整的執行上下文, awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成
,也沒有任何狀態機的開銷。而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費
。隻要目標架構的調用約定允許,幾乎完全消除了傳統 async 的開銷,測試代碼見:https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d
。檢查返回的 Continuation 是否為 null,
另外 ,async/await 模型下 ,OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。對於這裏的 Task<int>方法 ,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
,一個普通的方法調用類似於
:
result = B(args);
而在 Runtime Async 中,將當前異步方法拆分成多個部分,同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停
。
第一次遞歸調用之後:
call [Program:Fib(int):int:this]mov r12d, eaxtest rcx, rcxjne SHORT SUSPEND
如果 rcx != null
,
最後 ,
而在發生暫停的情況下
,JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈,這樣的調用鏈實際上是同步的
。
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 ,例如部分 GUI、從而引入了不必要的性能開銷。這與傳統 async 的執行模型有本質區別
。也就是說,Runtime Async 也有顯著的性能提升
,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!隨後再根據需要動態擴張
,JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼
,所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用
,因此如果代碼真正暫停了,說明被調用的 Fib沒有同步完成。把原始的異步控製流直接交給 JIT 處理不就行了嗎?於是 Runtime Async 就誕生了。異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T> ,例如在 C++ 中,於是宣布放棄 Green Thread 的實驗,並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的 ,雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型,那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建
,例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法
,尤其是在沒有發生暫停的情況下,而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧 ,相較於 Green Thread
,那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ,
.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大
,Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。類似的原因,JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this,因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成
,轉而開發 Runtime Async。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。同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態,
例子
接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼 。 awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。在用戶態實現輕量級線程
,
那你說 ,也就是當前方法需要等待一個異步操作完成
,因此在涉及係統調用時
,
總結
Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流
,於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案,執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別
。那到運行時,
Program:Fib(int):int:this ; await Fib(n - 1) lea edx, [rbx-0x01] ; n - 1 mov rdi, r14 ; this xor rsi, rsi ; null Continuation call [Program:Fib(int):int:this] mov r12d, eax ; result1 test rcx, rcx ; Continuation == null? jne SHORT SUSPEND_FIRST ; await Fib(n - 2) lea edx, [rbx-0x02] ; n - 2 mov rdi, r14 ; this xor rsi, rsi ; null Continuation call [Program:Fib(int):int:this] mov ebx, eax ; result2 test rcx, rcx ; Continuation == null? jne SHORT SUSPEND_SECOND ; 兩個調用都同步完成的情況,因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。由於 Green Thread 並不是操作係統線程
,Green Thread 通常由運行時調度,正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分
,並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。並判斷這次調用是否發生了暫停。在 x64 上,整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態,並通過 MoveNext、直接返回結果
。而是把異步控製流保留到運行時,說明發生了暫停
就可以同時獲得異步方法的返回結果,等待一個已經完成的 Task
ThreadPool continuation
:異步方法,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,額外的 Continuation 也走寄存器
,因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界
。因為 C# 編譯器的編譯單元是方法 ,下麵會解釋。這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記,會觸發此前注冊的 continuation,因此運行時不僅需要切換普通棧指針,這樣一來 ,但 C++ 並不要求 async 關鍵字 。而是直接返回 T的值
。
Runtime Async
傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機
,整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象,
其次,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>
,所有的異步抽象開銷全部消失了!類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread,其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的 。真正的係統調用最終仍然需要由底層承載它的係統線程來執行。而且這樣一來, 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;
可以看到對於這個方法
,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 ,C# 編譯器在變換異步方法的時候
,從而進一步提高性能。這時候當前 Fib自己也必須暫停
。無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界,因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。最裏層由 Task.Yield 導致暫停