詳解

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>，所有的異步抽象開銷全部消失了！它隻需要保存非常少量的東西
，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，

Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定
：Async Calling Convention 。Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多 。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，在用戶態實現輕量級線程 ，測試代碼見 ：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d  。轉而開發 Runtime Async。但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了 ，由 JIT 直接處理和優化 。檢查返回的 Continuation 是否為 null ，

這麽一來 ，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。用戶並不能直接使用。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏 
，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突
 。也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，

運行後，

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
，而且這樣一來，
但沒有發生暫停。
還有	，每個部分在 await 處暫停，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼 。就知道整個異步調用鏈已經暫停了
，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。Runtime Async 也有顯著的性能提升，說明被調用的 Fib沒有同步完成。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。最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針  、這與傳統 async 的執行模型有本質區別。從而避免了線程切換的開銷 。因此，因此至少需要保存寄存器狀態、那解決這個問題的辦法非常簡單，C# 編譯器什麽都不做 ，這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力 。從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms ，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗 ，說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，這時候當前 Fib自己也必須暫停。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。從而進一步提高性能。並判斷這次調用是否發生了暫停。一個普通的方法調用類似於：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中，Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。甚至比直接使用係統線程還要慢。並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象
，下麵會解釋 。同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42 。當異步調用沒有真正發生暫停時
，而是把異步控製流保留到運行時，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，當異步操作完成時，

在 x64 上，狀態機會繼續執行剩餘的代碼。Runtime Async 都能以最小的開銷執行 。實際的 C# 並不會直接操作 Task
，因為它包含了整個異步方法的邏輯。無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。

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 ，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
！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。例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法
，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。對於這裏的 Task<int>方法 ，

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，await 不是一個普通的識別符
，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道 。等待一個 Task.Yield 導致的暫停

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，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
。但在整個異步調用鏈中
，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API，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，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，C# 之所以要求 async 關鍵字
，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。 state = 1; // 注冊 continuation 。

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。調度行為和運行時高度耦合，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到  。並通過 MoveNext
、等待一個已經完成的 Task

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 ，直接原地慢了 5 倍以上。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，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據 。awaiter 和 continuation 之間的交互 。隨後再根據需要動態擴張，那到運行時，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。則把 Task<int> 設置為失敗狀態。傳入的 Continuation 為 null，async/await 模型下
  ，被等待操作的返回值或異常狀態等等。這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。 FailTask(ResultTask, ex); } }}

  這麽一來，返回值走寄存器 ，

  然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停 ，這個邊界就是 async thunk 。雖然你的方法返回的是 Task<T>
  ，

  而在發生暫停的情況下，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。

  當第一次調用異步方法時
  ，等待一個已經完成的 ValueTask

• Task.Yield suspension
  ：異步方法 ，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，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 。也無法做任何優化，例如部分 GUI、那麽當前異步調用鏈就需要暫停 。

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現 。因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，

  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，預熱之後各個測試運行一億次 ，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。

  傳統 async 的局限性

  你可能會注意到，實際上，因此如果代碼真正暫停了 ，

  async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的 。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，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！

  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 ，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
  ，

  另外，JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼
  ，而是直接返回 T的值 。

  再有，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>，從而編譯器會以 await 為邊界
  ，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。對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。當代碼最終交給 JIT 時，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法
  ，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，
  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
  ，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，因此運行時不僅需要切換普通棧指針	，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的
  。但它也有一些局限性。異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，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，Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。就是：
  var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...
  當然，
  另外，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>
  。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，裏麵存儲了保存的異步狀態。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） ，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，如果失敗則會在這裏拋出異常。那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建 ，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配
。C# 編譯器在變換異步方法的時候
，將當前異步方法拆分成多個部分，

首先 async/await 模型下
， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成，

例如 ，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可
。這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難 。

於是調用方隻需要：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，性能提升了近 20 倍
，也就是說	，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏
。而是一個用來標記暫停點的關鍵字。
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，於是這部分的開銷直接歸零
。                        // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等
。被等待的異步操作尚未完成	，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，很多異步方法可能根本不會暫停，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，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。也沒有任何狀態機的開銷，並且調用鏈越深性能提升還會越大！JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中	，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用
，因此在涉及係統調用時，從而簡化了異步編程的複雜性。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread	，會觸發此前注冊的 continuation，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
，這樣的調用鏈實際上是同步的。等待一個嵌套了多層的異步調用鏈	，隻要目標架構的調用約定允許
，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈
，