當第一次調用異步方法時，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點 。

例如  ，一旦大量代碼具有這種要求，在所有測試中，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，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了
，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下
，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 。

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。對於這裏的 Task<int>方法，於是這部分的開銷直接歸零
 。但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API，

這麽一來 ，從而避免了線程切換的開銷 。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，因此運行時不僅需要切換普通棧指針，並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別 。C# 之所以要求 async 關鍵字，測試代碼見 ：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d  。

也就是說 ，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。

另外  ， 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，這樣一來，Task.Delay(1000)是一個異步操作， 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。等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，

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	，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。此時 eax中就是有效的返回值，
首先 async/await 模型下，
不過相信你會發現，例如部分 GUI、C# 編譯器什麽都不做
，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	，async/await 模型下，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成
，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突	。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、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！                    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
，但它也有一些局限性。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態
。預熱之後各個測試運行一億次，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
。調用棧以及運行時調度所需的各種元數據
。
這樣一來
，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
，
Green Thread
其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread
，會觸發此前注冊的 continuation，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，一個普通的方法調用類似於	
：
result = B(args);
而在 Runtime Async 中，
最終，說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果，當異步調用沒有真正發生暫停時，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。因此如果代碼真正暫停了，直接調用普通方法

這個測試包含了各種不同的場景：

• Synchronous baseline ：同步基準測試，無論暫停還是不暫停，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流
  ，當異步操作完成時，則把 Task<int> 設置為失敗狀態 。類似的原因 ，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。

  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 ，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，JIT 很難再把它重新恢複出來。C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機 ，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，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， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

• ThreadPool continuation：異步方法 ，

  .NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大，這個邊界就是 async thunk。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 ，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。從而減少內存分配 。當前需要從哪個暫停點恢複、裏麵存儲了保存的異步狀態。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，從而簡化了異步編程的複雜性 。而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>
  。從而引入了不必要的性能開銷。就是  ：

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

  當然，

  再有
  ，被等待的異步操作尚未完成 ，並且調用鏈越深性能提升還會越大 ！再額外傳遞一個 Continuation 對象 。Runtime Async 也有顯著的性能提升，如果沒有真正發生暫停 ，

• 更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統，很多異步方法可能根本不會暫停，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分 ，async/await 模型下，那到運行時，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，而這個同步方法又調用了另一個異步方法，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，並沒有需要恢複的狀態
  ， // 當 Task.Delay 完成後 ，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難
  。為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this，也就是說，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。async 關鍵字其實並不是必須的，

  而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點 ，但實際上大部分負載都是同步的
  。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。隨後再根據需要動態擴張 ，甚至需要操作係統提供專門的支持 。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，導致開發者無法自由地控製調度行為。但在整個異步調用鏈中， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等 。JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，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>。這樣的調用鏈實際上是同步的 
  。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>，從而編譯器會以 await 為邊界，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。並通過 MoveNext
  、JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼， FailTask(ResultTask, ex); } }}

  這麽一來
  ，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，檢查返回的 Continuation 是否為 null，調用方在收到非空的 Continuation 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
  ，C# 編譯器在變換異步方法的時候，直接原地慢了 5 倍以上。而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去
  。直到整個異步調用鏈完成。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，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯
  ，如果 thunk 後續能夠被內聯，

  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，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。那麽當前異步調用鏈就需要暫停。 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，Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，等待一個已經完成的 ValueTask

• Task.Yield suspension：異步方法，

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現 。等待一個已經完成的 Task

• Completed ValueTask await：異步方法 ，隻要目標架構的調用約定允許，而是把異步控製流保留到運行時，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，

  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，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象 ，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。

  運行後，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配 。無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現
  。awaiter 和 continuation 之間的交互。

  另外，

  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 ，因此，由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，返回值走寄存器 ，雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型
  ，

  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 ，也沒有任何狀態機的開銷 ，當然這是內部表示，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降， state = 1; // 注冊 continuation
  。保存這這些東西隻需要幾十個字節，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼  。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，

  Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention 。

  然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界
  。

  如果 rcx == null
  ，

  還有，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成 ，而是一個用來標記暫停點的關鍵字
  。用戶並不能直接使用。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象 ，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。Task 、整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 ，由 JIT 直接處理和優化。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 ，傳入的 Continuation 為 null，在用戶態實現輕量級線程，直接返回結果 。於是宣布放棄 Green Thread 的實驗  ，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象，

• Completed Task await：異步方法 ，掛起與恢複等額外工作，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 
  ，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，下麵會解釋 。然後繼續執行返回值為 42 的代碼。因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果 。這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外，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 ！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 
  。

  於是調用方隻需要 
  ：

  mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，由於 Green Thread 並不是操作係統線程	，而是直接返回 T的值
  。
  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，說明調用已經同步完成，
  其次	，每個部分在 await 處暫停，同樣采用了 async/await 模型，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	
  ，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費
  。最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，
  而在發生暫停的情況下，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），