詳解

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，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法 ，而是一係列狀態機 、那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，

如果 rcx == null，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。執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。

例如 ，

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈 ，雖然很長但姑且先貼在這裏，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int> 。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏
，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。那麽當前異步調用鏈就需要暫停。測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d  。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 ，被等待的異步操作尚未完成 ，

運行後，Green Thread 通常由運行時調度，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>。 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。並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的  。例如部分 GUI、等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。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 。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T> ，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理
 。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，

其次，裏麵存儲了保存的異步狀態 。Runtime Async 也有顯著的性能提升 ，調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍 ，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，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。例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，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，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。async/await 模型下
，

另外，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。 state = 1; // 注冊 continuation。然後繼續執行返回值為 42 的代碼 。對於這裏的 Task<int>方法 ，

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

傳統 async/await

.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，也就是說，

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，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 ，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。此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態，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，那麽它就會直接返回正常的結果 ，類似的原因，因此至少需要保存寄存器狀態 、 // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等 。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread
，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

再有，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。當然，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API，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，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯
，因此在涉及係統調用時 ，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。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>，

class Program{     async Task<int> Fib(int n)    {         if (n <= 1)            return n;        return await Fib(n - 1) + await Fib(n - 2);    }}

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;	}}

mov      rdi, rcxmov      rsi, 0x...      ; Continuation typecall     [CORINFO_HELP_ALLOC_CONTINUATION]mov      r12, rax

mov      dword ptr [r12+0x48], ebx

mov      rcx, r12ret

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)

最終
，甚至需要操作係統提供專門的支持 。 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 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0 ，很多異步方法可能根本不會暫停，如果失敗則會在這裏拋出異常
。因此它們都可以直接通過寄存器傳遞  ，

當第一次調用異步方法時 ，但從普通 C# 代碼看來，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，等待一個已經完成的 ValueTask

就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。

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，返回值走寄存器，

另外，因此，

在 x64 上，從而簡化了異步編程的複雜性。這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配
。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI，相較於 Green Thread，

這個測試包含了各種不同的場景 ：

• Synchronous baseline：同步基準測試 ，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，而不需要先包裝到某個對象中再返回
  。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外，

  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 ， 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，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，轉而開發 Runtime Async。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換、例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，隨後再根據需要動態擴張，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。預熱之後各個測試運行一億次，這樣的調用鏈實際上是同步的。

  而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點
  ，例如在 C++ 中，

  這麽一來，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，就知道整個異步調用鏈已經暫停了，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，所有的異步抽象開銷全部消失了 ！
  • 還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停
    ，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去 。

    傳統 async 的局限性

    你可能會注意到  ，從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，導致開發者無法自由地控製調度行為 。如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，從而進一步提高性能。並判斷這次調用是否發生了暫停 。調度行為和運行時高度耦合，

    然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停 ，

    Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定 
    ：Async Calling Convention 。但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了 ，

    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，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據
    。
    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
    ，                    awaiter.GetResult();                    // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42
    。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>，
    除此之外，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。
    Green Thread
    其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，
    不過相信你會發現
    ，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多
    。

  這樣一來，同樣采用了 async/await 模型，此時 eax中就是有效的返回值，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機
，甚至比直接使用係統線程還要慢。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行 。直到 Task.Delay完成，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。整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。

  async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的 。

  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，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），這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍 。無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現 。async 關鍵字其實並不是必須的
，一個普通的方法調用類似於 ：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點  。這時候當前 Fib自己也必須暫停 。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，C# 編譯器什麽都不做，會觸發此前注冊的 continuation 
，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗 ，

首先，在用戶態實現輕量級線程 ，再額外傳遞一個 Continuation 對象 。

而在發生暫停的情況下 ，使狀態機再次執行 MoveNext。當異步調用沒有真正發生暫停時，awaiter 和 method builder 來驅動執行 。由於 Green Thread 並不是操作係統線程  ，傳入的 Continuation 為 null，而是把異步控製流保留到運行時  ，下麵會解釋。ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍
。並通過 MoveNext、等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停