其次，說明被調用的 Fib沒有同步完成 。JIT 很難再把它重新恢複出來。

Runtime Async

傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機
 ，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this ，

其實也不行 。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。C# 編譯器在變換異步方法的時候 ，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機 ，Task、 // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。而且這樣一來，

Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention。等待一個已經完成的 Task

• 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，但實際上大部分負載都是同步的。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針 、而是直接返回 T的值。直接調用普通方法
• Async method, no suspension：異步方法
  ，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI ，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案 ，每個部分在 await 處暫停
  ，Green Thread 通常由運行時調度
  ，直到整個異步調用鏈完成。那到運行時，這樣的調用鏈實際上是同步的 。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread  ，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。等待一個 Task.Yield 導致的暫停
• ThreadPool continuation ：異步方法，再額外傳遞一個 Continuation 對象 。下麵會解釋。這時候當前 Fib自己也必須暫停。

  總結

  Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。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，

  首先 ，從而進一步提高性能 。為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this，如果為 null 說明已經同步完成 ，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 ，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流
  ，導致開發者無法自由地控製調度行為。但 C++ 並不要求 async 關鍵字。JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈 ，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。那麽當前異步調用鏈就需要暫停
   。傳入的 Continuation 為 null，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。

  運行後 ，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，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> ，於是實際上等價為：

  var result1 = Fib(n - 1);var result2 = Fib(n - 2);return result1 + result2;

  你會發現，這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外 ，

  而在發生暫停的情況下 ，一旦大量代碼具有這種要求，

這樣一來 ，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象
，

另外，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下 ，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ，於是這部分的開銷直接歸零 。掛起與恢複等額外工作， 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 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。從而減少內存分配 。額外的 Continuation 也走寄存器，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，這通常意味著每次調用異步方法都會創建一個新的 Task對象。對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。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 。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼
。尤其是在沒有發生暫停的情況下 ，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了 。一個普通的方法調用類似於：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中，如果失敗則會在這裏拋出異常
。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，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ，而是把異步控製流保留到運行時，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了，因此 ，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來 。

以下是一個簡單的示例  ：

public async Task<int> GetDataAsync(){     // 模擬異步操作    await Task.Delay(1000);    return 42;}

上麵這個例子中，

.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大，性能提升了近 20 倍  ，並判斷這次調用是否發生了暫停
。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，async/await 模型下，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int> 。這裏其實並不是一個 (int, Continuation)元組；這是 ABI 上的兩個獨立返回通道  。

等到被等待的異步操作完成以後
，類似的原因，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，結果如下：

測試結果原始數據如下：

結果簡直令人震驚！當然 ，

當第一次調用異步方法時，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API ，保存這這些東西隻需要幾十個字節 ，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，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。由 JIT 直接處理和優化 。那麽它就會直接返回正常的結果，測試代碼見 ：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。 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。會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法 ，C# 編譯器什麽都不做，

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，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法
，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降 ，

另外，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

最終 ，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。實際的 C# 並不會直接操作 Task  ，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。

那你說，調度行為和運行時高度耦合，

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 ，因為它包含了整個異步方法的邏輯。

不過相信你會發現，並且調用鏈越深性能提升還會越大！整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象 ，狀態機會繼續執行剩餘的代碼。從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈
 ，說明調用已經同步完成，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，它隻需要保存非常少量的東西，而不需要先包裝到某個對象中再返回
。await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。這樣一來，如果 thunk 後續能夠被內聯
，幾乎完全消除了傳統 async 的開銷 ，甚至需要操作係統提供專門的支持。所有的異步抽象開銷全部消失了 ！這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難 。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，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量 、JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，比如 GUI 應用中消息循環可能會以每秒上萬次的頻率調用線程親和的 API
，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別 。 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中 ，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。

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，而這個同步方法又調用了另一個異步方法，

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，但它也有一些局限性。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	，返回值走寄存器，Runtime Async 都能以最小的開銷執行。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>。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，            FailTask(ResultTask, ex);        }    }}

這麽一來，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 。awaiter 和 method builder 來驅動執行。awaiter 和 continuation 之間的交互。 // 當 Task.Delay 完成後，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分  ，在用戶態實現輕量級線程，await 不是一個普通的識別符 ，但在整個異步調用鏈中，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，預熱之後各個測試運行一億次 ，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。由於 Green Thread 並不是操作係統線程
，這與傳統 async 的執行模型有本質區別。因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到
。Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到 。會觸發此前注冊的 continuation ，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態 。無論暫停還是不暫停，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，轉而開發 Runtime Async。例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。等待一個嵌套了多層的異步調用鏈
，並通過 MoveNext 、此時 eax中就是有效的返回值，

這個測試包含了各種不同的場景
：

• Synchronous baseline  ：同步基準測試，

  Green Thread

  其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前 ，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多  。

  傳統 async 的局限性

  你可能會注意到，直到 Task.Delay完成，因此傳入的 Continuation為 null 。

  於是調用方隻需要
  ：

  mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行
  ，
  傳統 async/await
  .NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換
  
  、JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，Task.Delay(1000)是一個異步操作，那解決這個問題的辦法非常簡單
  ，async 關鍵字其實並不是必須的，被等待的異步操作尚未完成
  ，而是一係列狀態機	、檢查返回的 Continuation 是否為 null，                    CompleteTask(ResultTask, 42);                    return;                }            }        }        catch (Exception ex)        {             // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，MoveNext方法通常非常大	
  ，用戶編寫的代碼仍然是原來的 async/await 形式：
  async Task<int> A(){     return await B();}
  在傳統 async 中	，使狀態機再次執行 MoveNext。則把 Task<int> 設置為失敗狀態。那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。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。而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。當然這是內部表示，
  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，直接返回結果。對於這裏的 Task<int>方法，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。將當前異步方法拆分成多個部分
  ，雖然你的方法返回的是 Task<T>
  ，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，因此在涉及係統調用時，當前需要從哪個暫停點恢複	、    mov      rdi, rcx    mov      rsi, 0x...                   ; Continuation    call     [CORINFO_HELP_ALLOC_CONTINUATION]    mov      r12, rax    mov      dword ptr [r12+0x48], ebx    ; 保存 n 的值    ; ... 保存其他需要保存的狀態 ...    mov      rcx, r12                     ; return Continuation    retSUSPEND_SECOND:    ; Fib(n - 2) 暫停了，等待異步操作完成後繼續執行
  
  ：
  class StateMachine{     private int state = 0;    // 創建一個用來存儲結果的 Task<int>
  ，實際上，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
  ，也沒有任何狀態機的開銷。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，因此至少需要保存寄存器狀態、並沒有需要恢複的狀態，當代碼最終交給 JIT 時
  
  ，如果沒有真正發生暫停
  ，C# 之所以要求 async 關鍵字
  ，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據。從而避免了線程切換的開銷。
  另外，
  而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點
  ，也無法做任何優化
  
  ，就是
  ：
  var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...
  當然，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	，並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的
  ，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏	。
  再有，
  還有，傳統 async/await 模型每遇到一個異步方法就得進行狀態機的變換，
  例子
  接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼
  	。Runtime Async 也有顯著的性能提升，
  async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的。很多異步方法可能根本不會暫停，
  如果 rcx == null，因此如果代碼真正暫停了，從而編譯器會以 await 為邊界
  
  ，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程
  ，同樣采用了 async/await 模型，
  例如	，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度，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
  ！雖然很長但姑且先貼在這裏，
  在 x64 上
  ，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法	，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。隨後再根據需要動態擴張，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點
  。Continuation 指針和 n 的值）：
  mov r14, rdi ; thismov r15, rsi ; Continuationmov ebx, edx ; n
  第一次調用 Runtime Async 方法時
  	，隻要目標架構的調用約定允許，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，最裏層由 Task.Yield 導致暫停

測試目前最新的 .NET 11 每日構建版本的 Runtime Async（Async2），但從普通 C# 代碼看來，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化 ，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，甚至比直接使用係統線程還要慢 。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 ，這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力
 。等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停