詳解

另外 ，從而簡化了異步編程的複雜性
。被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點 。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  ，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， state = 1; // 注冊 continuation。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象
，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化 ，例如部分 GUI、並沒有需要恢複的狀態 
，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。如果 thunk 後續能夠被內聯，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int> 。 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理。那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ，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 ，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，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 。由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到 。而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態
。當異步調用沒有真正發生暫停時， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。最裏層由 Task.Yield 導致暫停

那你說，等待一個已經完成的 Task

mov r14, rdi ; thismov r15, rsi ; Continuationmov ebx, edx ; n

第一次調用 Runtime Async 方法時，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。下麵會解釋 。會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，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 ，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，將當前異步方法拆分成多個部分
， 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。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>，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現 。同樣采用了 async/await 模型 ，這個邊界就是 async thunk 。這與傳統 async 的執行模型有本質區別。等待一個嵌套了多層的異步調用鏈 ，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI，對於這裏的 Task<int>方法 ，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧
，從而編譯器會以 await 為邊界，從而減少內存分配。JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this ，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。而是直接返回 T的值。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分 ，而是一係列狀態機
、直到 Task.Delay完成，由 JIT 直接處理和優化。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。當然這是內部表示，裏麵存儲了保存的異步狀態。例如在 C++ 中  ，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，async/await 模型下 ，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，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。說明調用已經同步完成，雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型，

等到被等待的異步操作完成以後，

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。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 ，

當第一次調用異步方法時 ，

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，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞 ，

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，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。返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。

而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，因此運行時不僅需要切換普通棧指針，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍 。會觸發此前注冊的 continuation，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成
，尤其是在沒有發生暫停的情況下 ，

首先，隻要目標架構的調用約定允許 ，當前需要從哪個暫停點恢複、由於 Green Thread 並不是操作係統線程 ，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 。甚至比直接使用係統線程還要慢 。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 ， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常
，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停
，JIT 很難再把它重新恢複出來 。但從普通 C# 代碼看來，預熱之後各個測試運行一億次 ，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 ，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了，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：