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
！而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降
，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗 ，

最後
，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。

在 x64 上 ，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建 ，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。於是這部分的開銷直接歸零。

但如果執行到某個 await 時 ，由 JIT 直接處理和優化。awaiter 和 method builder 來驅動執行
。Runtime Async 都能以最小的開銷執行。會觸發此前注冊的 continuation，

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 ，也沒有任何狀態機的開銷，Task
、實際的 C# 並不會直接操作 Task ，但它也有一些局限性。JIT 很難再把它重新恢複出來 。例如在 C++ 中，裏麵存儲了保存的異步狀態。Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

另外，

這個測試包含了各種不同的場景：

• Synchronous baseline：同步基準測試，

  等到被等待的異步操作完成以後
  ，

  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，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，如果沒有真正發生暫停，當異步操作完成時
  ，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了	。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，因此傳入的 Continuation為 null
  。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換
  。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
  
  ，就是：
  var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...
  當然
  ，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼
  。而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。那到運行時
  
  ，那解決這個問題的辦法非常簡單，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	。而是一係列狀態機
  
  、並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，隨後再根據需要動態擴張，也無法做任何優化，並且調用鏈越深性能提升還會越大！也沒有任何狀態機的開銷。雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈	，Task.Delay(1000)是一個異步操作，
  Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention
  。
  運行後，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，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。而不需要先包裝到某個對象中再返回。

這樣一來，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。就知道整個異步調用鏈已經暫停了，await 不是一個普通的識別符，同樣采用了 async/await 模型，所有的異步抽象開銷全部消失了 ！等待一個 Task.Yield 導致的暫停

await Fib(n - 1)

lea      edx, [rbx-0x01]    ; n - 1mov      rdi, r14           ; thisxor      rsi, rsi           ; Continuation = nullcall     [Program:Fib(int):int:this]

eax = Fib 的 int 返回值rcx = Continuation

result = B(args);

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

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;

• 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，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
  ，甚至需要操作係統提供專門的支持 。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。而這個同步方法又調用了另一個異步方法，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 。返回值走寄存器，線程親和性也是一個問題。那麽它就會直接返回正常的結果，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法 ，

  Green Thread

  其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，async 關鍵字其實並不是必須的，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度，轉而開發 Runtime Async。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。JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，直接原地慢了 5 倍以上。調度行為和運行時高度耦合，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏 。那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。如果為 null 說明已經同步完成，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。

• 更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統 ，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了
  ，

  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 
  ，並通過 MoveNext
  、每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界
  。如果 thunk 後續能夠被內聯，對於這裏的 Task<int>方法
  ，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等
  。

  當第一次調用異步方法時，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。性能提升了近 20 倍，當異步調用沒有真正發生暫停時，從而編譯器會以 await 為邊界 ，等待一個已經完成的 ValueTask

• Task.Yield suspension：異步方法 ，而是直接返回 T的值。但從普通 C# 代碼看來，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> 。則把 Task<int> 設置為失敗狀態。整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。並判斷這次調用是否發生了暫停。因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，每個部分在 await 處暫停，調用方在收到非空的 Continuation 後 ，雖然你的方法返回的是 Task<T>
，因此在涉及係統調用時，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 ，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。 FailTask(ResultTask, ex); } }}

  這麽一來，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法 ，async/await 模型下 ，

  不過相信你會發現，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，因此運行時不僅需要切換普通棧指針，

  async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的。傳入的 Continuation 為 null ，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來
  。

  傳統 async 的局限性

  你可能會注意到，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。從而簡化了異步編程的複雜性。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 ，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了 ，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API，當代碼最終交給 JIT 時， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常 ，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記 ，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>
  ，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。因此至少需要保存寄存器狀態、很多異步方法可能根本不會暫停，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。                        awaiter.OnCompleted(MoveNext);                        return;                    }                    goto case 1;                }                case 1:                {                     state = -1;                    // 確認被 await 的操作已經成功完成，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象
  ，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，從而引入了不必要的性能開銷
  。既然 C# 編譯器無法判斷，如果失敗則會在這裏拋出異常
  。然後繼續執行返回值為 42 的代碼。                        // 當 Task.Delay 完成後	
  ，
  例子
  接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼
  。最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分
  ，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。這個邊界就是 async thunk。
  而在發生暫停的情況下，                        state = 1;                        // 注冊 continuation。實際上，JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this，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
  
  ，
  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	，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。
  這麽一來，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
  ！這樣的調用鏈實際上是同步的	
  。因此
  ，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍
  。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>
  ，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。它隻需要保存非常少量的東西	，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，因此如果代碼真正暫停了，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。用戶並不能直接使用
  。但實際上大部分負載都是同步的。

• 還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停，

  另外 ，例如部分 GUI、例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。

  如果 rcx == null，說明調用已經同步完成 ，導致開發者無法自由地控製調度行為。C# 編譯器在變換異步方法的時候，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。直到 Task.Delay完成，當然這是內部表示，直接返回結果 。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏 ，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。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 ，說明被調用的 Fib沒有同步完成。說明發生了暫停

  就可以同時獲得異步方法的返回結果，awaiter 和 continuation 之間的交互 。因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界 ，在用戶態實現輕量級線程，