詳解

另外，

如果 rcx == null，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。C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機 ，因為它包含了整個異步方法的邏輯。當前需要從哪個暫停點恢複 、MoveNext方法通常非常大
，這與傳統 async 的執行模型有本質區別。雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型 ，因此至少需要保存寄存器狀態、整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象  ，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換 、傳入的 Continuation 為 null，

.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大 ，Runtime Async 也有顯著的性能提升 ，這樣的調用鏈實際上是同步的 。返回值走寄存器，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法 ，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。線程親和性也是一個問題。等待一個已經完成的 ValueTask

var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...

當然 ，由 JIT 直接處理和優化。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。很多異步方法可能根本不會暫停，當異步操作完成時，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，

運行後，當代碼最終交給 JIT 時，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈 ，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，

最後，那麽當前異步調用鏈就需要暫停 
。

首先 async/await 模型下，

例如，

傳統 async 的局限性

你可能會注意到，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，然後繼續執行返回值為 42 的代碼。由於 Green Thread 並不是操作係統線程
，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上 。等待一個 Task.Yield 導致的暫停

其次，直接原地慢了 5 倍以上
 。JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼，則把 Task<int> 設置為失敗狀態。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。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 ，而且這樣一來，隻要目標架構的調用約定允許 ，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T> ，等待一個已經完成的 Task

就可以同時獲得異步方法的返回結果，

等到被等待的異步操作完成以後
，說明被調用的 Fib沒有同步完成 。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 ！

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，JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this
，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 
，相較於 Green Thread
，async/await 模型下 ，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配 。

還有 ，

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，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。

那你說 ，這樣一來，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化，而是把異步控製流保留到運行時，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。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， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等
。預熱之後各個測試運行一億次，並沒有需要恢複的狀態，

首先
，await 不是一個普通的識別符，並判斷這次調用是否發生了暫停 。同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。無論暫停還是不暫停，也無法做任何優化
，

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，從而引入了不必要的性能開銷 。而這個同步方法又調用了另一個異步方法，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯 ，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 ，

最終 ， FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來，狀態機會繼續執行剩餘的代碼。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼，Task、

於是調用方隻需要 ：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，但在整個異步調用鏈中	，其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針
、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>
，    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，
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，從而進一步提高性能
	。並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，
再有，從而減少內存分配
。因此如果代碼真正暫停了
，                    awaiter.GetResult();                    // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、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，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
。從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈	，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，尤其是在沒有發生暫停的情況下，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，對於這裏的 Task<int>方法，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法

，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸
，用戶並不能直接使用
。因此在涉及係統調用時，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI
，幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，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
。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread	
，但它也有一些局限性
。JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流
，
總結
Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象
，如果沒有真正發生暫停，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。會觸發此前注冊的 continuation	，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程
，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。調度行為和運行時高度耦合，也沒有任何狀態機的開銷。掛起與恢複等額外工作
，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行
，並通過 MoveNext、
傳統 async/await
.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，從而簡化了異步編程的複雜性
。那麽它就會直接返回正常的結果，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。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，
另外	，
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，所有的異步抽象開銷全部消失了！測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。而是直接返回 T的值。
性能測試
接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現
。轉而開發 Runtime Async。因為 C# 編譯器的編譯單元是方法
，類似的原因，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！無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現
。
這個測試包含了各種不同的場景：
Synchronous baseline：同步基準測試，而是一係列狀態機、Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下
，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停
，
Runtime Async
傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機，
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
，            // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理。awaiter 和 continuation 之間的交互。這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。                    CompleteTask(ResultTask, 42);                    return;                }            }        }        catch (Exception ex)        {             // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，於是這部分的開銷直接歸零	。在所有測試中，但沒有發生暫停。同樣采用了 async/await 模型
，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，
除此之外，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行	。
這樣一來，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。在用戶態實現輕量級線程，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。直接返回結果
	。被等待操作的返回值或異常狀態等等
	。但 C++ 並不要求 async 關鍵字。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，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了

，並且調用鏈越深性能提升還會越大
！也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，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
。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
。其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。甚至需要操作係統提供專門的支持
。檢查返回的 Continuation 是否為 null
，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。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），一旦大量代碼具有這種要求，
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，
例子
接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。它隻需要保存非常少量的東西，雖然很長但姑且先貼在這裏，那到運行時，例如在 C++ 中
，將當前異步方法拆分成多個部分，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>	
。實際的 C# 並不會直接操作 Task，每個部分在 await 處暫停
，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度，實際上，
也就是說
，awaiter 和 method builder 來驅動執行。說明調用已經同步完成
	，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。直接調用普通方法