詳解

還有
，

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，導致開發者無法自由地控製調度行為
。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，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。Task、因此在涉及係統調用時	，
這個測試包含了各種不同的場景：
Synchronous baseline
：同步基準測試，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
，在用戶態實現輕量級線程，於是這部分的開銷直接歸零
。當然，然後繼續執行返回值為 42 的代碼。返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。
當第一次調用異步方法時，因此至少需要保存寄存器狀態、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，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果
。額外的 Continuation 也走寄存器，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建
	，JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼
，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機，用戶並不能直接使用
。JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，
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，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到
。轉而開發 Runtime Async。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力

。類似的原因
，同樣采用了 async/await 模型
，Runtime Async 也有顯著的性能提升
，如果 thunk 後續能夠被內聯，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據。因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。
於是調用方隻需要：
mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null
，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
。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，                        // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸	，幾乎完全消除了傳統 async 的開銷
，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配
。                    CompleteTask(ResultTask, 42);                    return;                }            }        }        catch (Exception ex)        {             // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，直接返回結果。一個普通的方法調用類似於	
：
result = B(args);
而在 Runtime Async 中，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，裏麵存儲了保存的異步狀態。
例如	，所有的異步抽象開銷全部消失了！而不需要先包裝到某個對象中再返回
。
這樣一來
，但從普通 C# 代碼看來，
除此之外
，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍
。
如果 rcx == null
，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別	。最裏層由 Task.Yield 導致暫停

• 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，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，

  例子

  接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼 。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>，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>  。Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI，那麽它就會直接返回正常的結果，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次 ，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！甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯 ，這與傳統 async 的執行模型有本質區別 。這個邊界就是 async thunk
  。當前需要從哪個暫停點恢複 、每個部分在 await 處暫停，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞 ，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，因此，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，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 ，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this，使狀態機再次執行 MoveNext。尤其是在沒有發生暫停的情況下，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成
  ，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，從而避免了線程切換的開銷。被等待操作的返回值或異常狀態等等
  。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理。如果為 null 說明已經同步完成，async/await 模型下 ，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯
  。

  其次，

  等到被等待的異步操作完成以後，因此如果代碼真正暫停了 ，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。並通過 MoveNext 、 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。如果失敗則會在這裏拋出異常。那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。

  但如果執行到某個 await 時，但沒有發生暫停 。它隻需要保存非常少量的東西，下麵會解釋。正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態，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，

  最後
  ，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費 。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>，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
  ，JIT 很難再把它重新恢複出來	。這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化，Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，返回值走寄存器	，
  Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定
  ：Async Calling Convention
  。
  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，也沒有任何狀態機的開銷
  ，調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯
  ，Runtime Async 都能以最小的開銷執行
  。於是宣布放棄 Green Thread 的實驗，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。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，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧	，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>
  ，而是一個用來標記暫停點的關鍵字。從而進一步提高性能
  。從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈	，等待一個已經完成的 Task

• Completed ValueTask await  ：異步方法，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏 
   。而是一係列狀態機 、

  傳統 async 的局限性

  你可能會注意到，

  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
  ，而且這樣一來，相較於 Green Thread，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，例如部分 GUI 、很多異步方法可能根本不會暫停，並判斷這次調用是否發生了暫停。雖然很長但姑且先貼在這裏，

  而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，

  另外，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針 、整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。等待一個嵌套了多層的異步調用鏈
  ，狀態機會繼續執行剩餘的代碼 。

  然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，async 關鍵字其實並不是必須的，一旦大量代碼具有這種要求
  ，

  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 ，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。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，awaiter 和 continuation 之間的交互。保存這這些東西隻需要幾十個字節  ，此時 eax中就是有效的返回值，這樣的調用鏈實際上是同步的
  。

  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 ，直接調用普通方法

• Async method, no suspension
   ：異步方法 ，調用方在收到非空的 Continuation 後 ，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換 、

  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 ，awaiter 和 method builder 來驅動執行 。實際上，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停
  。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。雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型，

  Green Thread

  其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的 。從而引入了不必要的性能開銷。 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，

  另外 ，

  .NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大 ，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，

  那你說 ，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。 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 。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。掛起與恢複等額外工作 ， 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，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上 。因為它包含了整個異步方法的邏輯 。await 不是一個普通的識別符 ，直到 Task.Delay完成，由 JIT 直接處理和優化 
  。

  首先 ，並且調用鏈越深性能提升還會越大 ！此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行 ，檢查返回的 Continuation 是否為 null
   ，

  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
  ，並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，但在整個異步調用鏈中
  ，而是把異步控製流保留到運行時 ，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，在所有測試中
  ，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，預熱之後各個測試運行一億次，如果沒有真正發生暫停 ，當異步操作完成時 ，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來 。性能提升了近 20 倍，C# 編譯器什麽都不做
  ，雖然你的方法返回的是 Task<T> ，

  傳統 async/await

  .NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，從而編譯器會以 await 為邊界 
  ，從而簡化了異步編程的複雜性。於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int) 。這樣一來，這時候當前 Fib自己也必須暫停 。當代碼最終交給 JIT 時，由於 Green Thread 並不是操作係統線程，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停 
  ，並沒有需要恢複的狀態， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成 ，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。說明被調用的 Fib沒有同步完成 。甚至需要操作係統提供專門的支持。但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了，就知道整個異步調用鏈已經暫停了 ，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）
   。最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分
  ，但實際上大部分負載都是同步的。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。甚至比直接使用係統線程還要慢 。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。

  在 x64 上
  ，則把 Task<int> 設置為失敗狀態。await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，隨後再根據需要動態擴張 ，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，C# 編譯器在變換異步方法的時候 ，

• 更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統 ，

  而在發生暫停的情況下，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，對於這裏的 Task<int>方法，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態 。但 C++ 並不要求 async 關鍵字。

  Runtime Async

  傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機，說明發生了暫停

  就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，

• 還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停，

  總結

  Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製 。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度，

  這麽一來 ，Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，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，

  首先 async/await 模型下，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。無論暫停還是不暫停，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。

  運行後，也就是說，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機 ，

  不過相信你會發現，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。因此運行時不僅需要切換普通棧指針 ，將當前異步方法拆分成多個部分，被等待的異步操作尚未完成， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。而這個同步方法又調用了另一個異步方法 ，由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread，實際的 C# 並不會直接操作 Task ，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，調度行為和運行時高度耦合 ，而是直接返回 T的值。沿著 Async Calling Convention 返回給上一層 。

• Completed Task await ：異步方法 ，

  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 ，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
  ，

  最終 ，傳入的 Continuation 為 null ，也無法做任何優化，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。Task.Delay(1000)是一個異步操作，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量
 、線程親和性也是一個問題 。會觸發此前注冊的 continuation，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。MoveNext方法通常非常大 ，直到整個異步調用鏈完成
。被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點 。 FailTask(ResultTask, ex); } }}

  這麽一來，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

• TaskCompletionSource continuation：異步方法 ，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，當異步調用沒有真正發生暫停時，C# 之所以要求 async 關鍵字
  ，直接原地慢了 5 倍以上。 // 當 Task.Delay 完成後，但它也有一些局限性  。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象 ，既然 C# 編譯器無法判斷，那到運行時 ，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ，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。

  Green Thread 通常由運行時調度，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。那解決這個問題的辦法非常簡單，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停
• Async state-machine chain：異步狀態機調用鏈，async/await 模型下，