詳解

.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大 ，

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製 。

如果 rcx == null ，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，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到
。調度行為和運行時高度耦合，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象 ，此時 eax中就是有效的返回值 ，會觸發此前注冊的 continuation
，並沒有需要恢複的狀態，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。被等待操作的返回值或異常狀態等等
。JIT 很難再把它重新恢複出來 
。雖然它們的調用鏈看起來是異步的，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的 。因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，用戶並不能直接使用。每個部分在 await 處暫停，使狀態機再次執行 MoveNext。相較於 Green Thread
， 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 ，

Runtime Async

傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機 ，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，直接原地慢了 5 倍以上。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，

再有，直到整個異步調用鏈完成。返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。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，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可  。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，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。而是一個用來標記暫停點的關鍵字 。也沒有任何狀態機的開銷
  ，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。由 JIT 直接處理和優化。async 關鍵字其實並不是必須的 ，

這樣一來，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
。這個邊界就是 async thunk  。

Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention。例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB
，而這個同步方法又調用了另一個異步方法，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，因此 ，

async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的 。這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配 。

最終，那解決這個問題的辦法非常簡單，由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，很多異步方法可能根本不會暫停，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。並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯 
。也無法做任何優化，在所有測試中，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。並且調用鏈越深性能提升還會越大
！

另外，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、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
。JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，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 ，但從普通 C# 代碼看來，就知道整個異步調用鏈已經暫停了 ，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 ，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停 ，甚至需要操作係統提供專門的支持。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。

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，Runtime Async 都能以最小的開銷執行。

首先 async/await 模型下，再額外傳遞一個 Continuation 對象。而不需要先包裝到某個對象中再返回。被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。Green Thread 和硬件安全機製也有衝突
 。這樣一來 ，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多
。從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。但它也有一些局限性。則把 Task<int> 設置為失敗狀態。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，額外的 Continuation 也走寄存器，同樣采用了 async/await 模型
，如果失敗則會在這裏拋出異常 。而是直接返回 T的值。實際的 C# 並不會直接操作 Task，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。

傳統 async 的局限性

你可能會注意到，

其次
 ，

運行後，

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。對比 .NET 10 的傳統 async（Async1） 。從而簡化了異步編程的複雜性。一個普通的方法調用類似於：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

當第一次調用異步方法時，尤其是在沒有發生暫停的情況下，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int) 。並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍
，轉而開發 Runtime Async
。

例子

接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，

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，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> 。一旦大量代碼具有這種要求，從而減少內存分配。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼
 。而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧， FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來
，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 。並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行
。從而引入了不必要的性能開銷。 awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成，await 不是一個普通的識別符
，這與傳統 async 的執行模型有本質區別
。於是宣布放棄 Green Thread 的實驗，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果 。例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，而是把異步控製流保留到運行時
，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象 ，類似的原因，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，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。C# 編譯器什麽都不做，返回值走寄存器
，

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 ，當前需要從哪個暫停點恢複、當然 ，但實際上大部分負載都是同步的 。隻要目標架構的調用約定允許 ，裏麵存儲了保存的異步狀態。

這麽一來，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

於是調用方隻需要 ：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，當異步調用沒有真正發生暫停時，當異步操作完成時
，
例如，async/await 模型下，
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，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停
。awaiter 和 continuation 之間的交互。
不過相信你會發現，    add      ebx, r12d    mov      eax, ebx                     ; return value    xor      ecx, ecx                     ; null Continuation    retSUSPEND_FIRST:    ; Fib(n - 1) 暫停了
，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據。Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0
，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，也沒有任何狀態機的開銷。測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換	、返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏
。但沒有發生暫停。那麽當前異步調用鏈就需要暫停。為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this，
另外
，導致開發者無法自由地控製調度行為	。檢查返回的 Continuation 是否為 null
，既然 C# 編譯器無法判斷，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量	、
除此之外，因此如果代碼真正暫停了
，隨後再根據需要動態擴張，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>，並判斷這次調用是否發生了暫停
。預熱之後各個測試運行一億次
，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。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
。然後繼續執行返回值為 42 的代碼。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，從而編譯器會以 await 為邊界，說明發生了暫停
就可以同時獲得異步方法的返回結果，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成

，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，傳入的 Continuation 為 null，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷
，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。