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>， FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來，

於是調用方隻需要：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null
，    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
，這個邊界就是 async thunk 。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 。隻要目標架構的調用約定允許， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。並沒有需要恢複的狀態，也沒有任何狀態機的開銷
。這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，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 ！隨後再根據需要動態擴張 ，Runtime Async 也有顯著的性能提升，await 不是一個普通的識別符
，從而減少內存分配。

如果 rcx == null，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，那麽它就會直接返回正常的結果， // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，但 C++ 並不要求 async 關鍵字 。並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，從而進一步提高性能  。裏麵存儲了保存的異步狀態。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread，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。類似的原因，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。C# 編譯器在變換異步方法的時候， state = 1; // 注冊 continuation
。例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧  ，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，實際的 C# 並不會直接操作 Task，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用 ，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量 、運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法 ，用戶並不能直接使用  。同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。預熱之後各個測試運行一億次 ， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，如果 thunk 後續能夠被內聯 ，

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，C# 編譯器什麽都不做，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。

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。當然這是內部表示 ，async/await 模型下，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
。

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

最終，一個普通的方法調用類似於：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中，C# 之所以要求 async 關鍵字 ，而且這樣一來 ，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。狀態機會繼續執行剩餘的代碼。但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API ，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機 ，Task、線程親和性也是一個問題。無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。Green Thread 通常由運行時調度，而是一係列狀態機、於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。awaiter 和 continuation 之間的交互。實際上，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、

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，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int) 。JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯
，會觸發此前注冊的 continuation，

其次，

Runtime Async

傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機，直到 Task.Delay完成 ，這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外 ，如果沒有真正發生暫停，從而避免了線程切換的開銷。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。結果如下：

測試結果原始數據如下：

結果簡直令人震驚！並且調用鏈越深性能提升還會越大 ！

這個測試包含了各種不同的場景：

• Synchronous baseline：同步基準測試
  ，awaiter 和 method builder 來驅動執行。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象 ，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了 ，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍 。例如部分 GUI
   、

  還有，當異步調用沒有真正發生暫停時，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，當然 ，說明調用已經同步完成，所有的異步抽象開銷全部消失了！

  另外
  ，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
  ，一旦大量代碼具有這種要求 ，返回值走寄存器， // 當 Task.Delay 完成後 ，

  那你說
  ，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 ，雖然你的方法返回的是 Task<T>
  ，直到整個異步調用鏈完成。因此如果代碼真正暫停了，也無法做任何優化 ，

  例如 
  ，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，導致開發者無法自由地控製調度行為
  。例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，同樣采用了 async/await 模型，檢查返回的 Continuation 是否為 null，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，

  在 x64 上
  ，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。因此運行時不僅需要切換普通棧指針，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，

  傳統 async/await

  .NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態，

  而在發生暫停的情況下，很多異步方法可能根本不會暫停，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案， add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了，但實際上大部分負載都是同步的。這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，調用方在收到非空的 Continuation 後，MoveNext方法通常非常大，轉而開發 Runtime Async
  。而不需要先包裝到某個對象中再返回 。JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。然後繼續執行返回值為 42 的代碼 
  。則把 Task<int> 設置為失敗狀態。

  除此之外 ，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 ，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果  。如果失敗則會在這裏拋出異常。從而簡化了異步編程的複雜性 。 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。執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。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>，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換、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，雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型
  ，例如在 C++ 中，說明發生了暫停

  就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。但沒有發生暫停。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，它隻需要保存非常少量的東西 ，因此至少需要保存寄存器狀態、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
    ，將當前異步方法拆分成多個部分 ，

    當第一次調用異步方法時 ，而是直接返回 T的值
     。當前需要從哪個暫停點恢複 、

    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，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換 
    。

    首先 async/await 模型下，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態 。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態
    ，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次
    ，當代碼最終交給 JIT 時
    ，

    等到被等待的異步操作完成以後 ，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

  • ThreadPool continuation：異步方法，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據。為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this ，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI，傳入的 Continuation 為 null，因此在涉及係統調用時
    ，而是把異步控製流保留到運行時 ，那麽當前異步調用鏈就需要暫停。從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，就知道整個異步調用鏈已經暫停了  ，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。也就是說， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。因此傳入的 Continuation為 null。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼，額外的 Continuation 也走寄存器，

    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，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配 。

    也就是說，雖然很長但姑且先貼在這裏 ，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，此時 eax中就是有效的返回值，並通過 MoveNext、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） ，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，下麵會解釋。這與傳統 async 的執行模型有本質區別。並判斷這次調用是否發生了暫停
  。因為它包含了整個異步方法的邏輯。而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，甚至比直接使用係統線程還要慢。也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼，

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