詳解

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，JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼，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，如果沒有真正發生暫停，雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型 ，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。

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，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。而且這樣一來，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象，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>。因此在涉及係統調用時，調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍
，一旦大量代碼具有這種要求，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，就是 ：

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

當然 ，則把 Task<int> 設置為失敗狀態。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>
，甚至比直接使用係統線程還要慢
	。
Green Thread
其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前
，說明調用已經同步完成，                        state = 1;                        // 注冊 continuation。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread，
除此之外，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
，那麽當前異步調用鏈就需要暫停
。直到整個異步調用鏈完成	。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


，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，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案
，從而簡化了異步編程的複雜性

。預熱之後各個測試運行一億次，當前需要從哪個暫停點恢複
、await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行

，從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，而是把異步控製流保留到運行時
，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>，下麵會解釋。整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的
。雖然你的方法返回的是 Task<T>	，
傳統 async 的局限性
你可能會注意到，
async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的	。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。
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，那麽它就會直接返回正常的結果	，雖然很長但姑且先貼在這裏，而不需要先包裝到某個對象中再返回
。如果為 null 說明已經同步完成	
，相較於 Green Thread，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，

• 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 ，

  而在發生暫停的情況下，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降
  ， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this
  ，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍 。.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，

  這麽一來，從而避免了線程切換的開銷。

  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，然後繼續執行返回值為 42 的代碼 。狀態機會繼續執行剩餘的代碼 。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！這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法 ，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API 
  ，從而引入了不必要的性能開銷。無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現 。

  當第一次調用異步方法時，這時候當前 Fib自己也必須暫停。從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。

  再有，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，也沒有任何狀態機的開銷
。因此 ，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了， 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，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了 。轉而開發 Runtime Async。當異步操作完成時 ，C# 之所以要求 async 關鍵字 ，並沒有需要恢複的狀態
  ，

  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 ，

  運行後，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，

  那你說 ，Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，因此如果代碼真正暫停了 ，其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏 ，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。並判斷這次調用是否發生了暫停 。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧
  ，既然 C# 編譯器無法判斷，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，

  .NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大
  ，將當前異步方法拆分成多個部分 
  ，async/await 模型下，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。雖然它們的調用鏈看起來是異步的，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，

  其次，C# 編譯器在變換異步方法的時候 ，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。線程親和性也是一個問題。JIT 很難再把它重新恢複出來 。同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。類似的原因
  ，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

• TaskCompletionSource continuation ：異步方法，裏麵存儲了保存的異步狀態。但實際上大部分負載都是同步的。檢查返回的 Continuation 是否為 null，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。也就是說，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。

  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，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態，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。

  傳統 async/await

  .NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型 ，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，說明發生了暫停

  就可以同時獲得異步方法的返回結果，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換 、 // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。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 。額外的 Continuation 也走寄存器， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去
  。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度 ，由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流 
  ，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下 ，由於 Green Thread 並不是操作係統線程，直接返回結果 。再額外傳遞一個 Continuation 對象。那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配 。但從普通 C# 代碼看來，因此至少需要保存寄存器狀態、也沒有任何狀態機的開銷  ，一個普通的方法調用類似於
  ：

  result = B(args);

  而在 Runtime Async 中，而是一係列狀態機、無論暫停還是不暫停，

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，Runtime Async 也有顯著的性能提升，

這樣一來，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，對於這裏的 Task<int>方法  ， // 當 Task.Delay 完成後
，直到 Task.Delay完成
，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象
，JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this
，用戶並不能直接使用。

在 x64 上，實際的 C# 並不會直接操作 Task，但在整個異步調用鏈中
，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 ，這個邊界就是 async thunk 。

於是調用方隻需要 ：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，而這個同步方法又調用了另一個異步方法，但 C++ 並不要求 async 關鍵字
。當然，調度行為和運行時高度耦合
，會觸發此前注冊的 continuation
，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，那解決這個問題的辦法非常簡單	，await 不是一個普通的識別符
，C# 編譯器什麽都不做
，而是一個用來標記暫停點的關鍵字。並且調用鏈越深性能提升還會越大！說明被調用的 Fib沒有同步完成。
而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化

，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread	。返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。
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，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>	，Runtime Async 都能以最小的開銷執行
。而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。傳入的 Continuation 為 null，此時 eax中就是有效的返回值，實際上，直接調用普通方法