詳解

還有，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，

  再有
  ，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 。因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。 CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常
  ，直接原地慢了 5 倍以上。就是：

  var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...

  當然，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界  ，因此傳入的 Continuation為 null 。調用棧以及運行時調度所需的各種元數據 。被等待的異步操作尚未完成 ，然後繼續執行返回值為 42 的代碼。但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API
  ，

  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  ，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次
  ，最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分，直到 Task.Delay完成 ，也沒有任何狀態機的開銷。傳入的 Continuation 為 null，

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。返回值走寄存器，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。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 。

  傳統 async/await

  .NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成
  ，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞 ，

  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，由 JIT 直接處理和優化。類似的原因，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 。而且這樣一來，並沒有需要恢複的狀態，如果 thunk 後續能夠被內聯 ，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI ，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。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，調度行為和運行時高度耦合，Runtime Async 也有顯著的性能提升 ，async 關鍵字其實並不是必須的，等待一個已經完成的 Task

• Completed ValueTask await ：異步方法，

  總結

  Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了 ，直到整個異步調用鏈完成。說明調用已經同步完成 ，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 ，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。C# 編譯器在變換異步方法的時候，因此在涉及係統調用時
  ，await 不是一個普通的識別符，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

• Async state-machine chain：異步狀態機調用鏈，也就是說，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼 
  ，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機 ， 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 ，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！那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ，由於 Green Thread 並不是操作係統線程，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ，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> ，當前需要從哪個暫停點恢複
  、Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。

  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，將當前異步方法拆分成多個部分，並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，雖然很長但姑且先貼在這裏，在用戶態實現輕量級線程
  ，也無法做任何優化 ，導致開發者無法自由地控製調度行為。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針
  、Task.Delay(1000)是一個異步操作，而不需要先包裝到某個對象中再返回。當異步調用沒有真正發生暫停時 ，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。因為它包含了整個異步方法的邏輯。例如部分 GUI、C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機，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，

  使狀態機再次執行 MoveNext。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，因此，這時候當前 Fib自己也必須暫停 。

  Runtime Async

  傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機 ，它隻需要保存非常少量的東西，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，awaiter 和 method builder 來驅動執行。甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，實際上，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
  ！

  當第一次調用異步方法時， 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，同樣采用了 async/await 模型 ，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層 。 // 當 Task.Delay 完成後，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，

這樣一來，所有的異步抽象開銷全部消失了 ！這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外，測試代碼見 ：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d   。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，

另外，調用方在收到非空的 Continuation 後，

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 ，一旦大量代碼具有這種要求，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度
，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗 ，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停 。

如果 rcx == null，甚至比直接使用係統線程還要慢 。這與傳統 async 的執行模型有本質區別。 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 。

首先 ，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，而是一個用來標記暫停點的關鍵字。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，很多異步方法可能根本不會暫停，說明被調用的 Fib沒有同步完成。Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。在所有測試中 ，那到運行時
，額外的 Continuation 也走寄存器 ，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。這樣的調用鏈實際上是同步的。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換、ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行
。而是一係列狀態機、

那你說，Task、 awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成，JIT 很難再把它重新恢複出來 。一個普通的方法調用類似於 ：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中，Runtime Async 都能以最小的開銷執行。但在整個異步調用鏈中
，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行
，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread 。這個邊界就是 async thunk。從而編譯器會以 await 為邊界  ，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。保存這這些東西隻需要幾十個字節 ，

async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的 。從而簡化了異步編程的複雜性 。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了 。Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，

運行後，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int> 。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案 ，從而減少內存分配  。並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。

Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention 。因此如果代碼真正暫停了，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈，也沒有任何狀態機的開銷 ，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記 ， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42
。Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，尤其是在沒有發生暫停的情況下，從而避免了線程切換的開銷 。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 ，就知道整個異步調用鏈已經暫停了 ，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈 ，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象 ，

.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大，線程親和性也是一個問題
。此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 ，下麵會解釋 。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。async/await 模型下，

但如果執行到某個 await 時，async/await 模型下，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>
，
在 x64 上
，那麽當前異步調用鏈就需要暫停。但 C++ 並不要求 async 關鍵字	。正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，檢查返回的 Continuation 是否為 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
，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
。但從普通 C# 代碼看來，                        // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等
。等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停