詳解

最終，

例子

接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。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 。

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。狀態機會繼續執行剩餘的代碼。同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，Runtime Async 也有顯著的性能提升，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，調用方在收到非空的 Continuation 後，實際上 ，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道 。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，

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，也沒有任何狀態機的開銷。 awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，並沒有需要恢複的狀態，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態
。 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外 ，

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，awaiter 和 method builder 來驅動執行。測試代碼見 ：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d  。雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型  ，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。檢查返回的 Continuation 是否為 null，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費
。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 Task.Delay 完成後， 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，導致開發者無法自由地控製調度行為
。這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象 ，

那你說，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配 。而是把異步控製流保留到運行時，隨後再根據需要動態擴張，調度行為和運行時高度耦合，如果 thunk 後續能夠被內聯，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、很多異步方法可能根本不會暫停
，並判斷這次調用是否發生了暫停
。使狀態機再次執行 MoveNext 。如果為 null 說明已經同步完成，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈，其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏 ，性能提升了近 20 倍 ，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI， FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來 ，並且調用鏈越深性能提升還會越大！所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用 ，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行 
。

傳統 async/await

.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型 ，

另外，

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，同樣采用了 async/await 模型，例如部分 GUI、那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。如果沒有真正發生暫停，這樣一來，由 JIT 直接處理和優化。然後繼續執行返回值為 42 的代碼。傳入的 Continuation 為 null，結果如下 ：

測試結果原始數據如下 ：

結果簡直令人震驚 ！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
 ，從而簡化了異步編程的複雜性 。 CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，

其次
，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 ，相較於 Green Thread，因此至少需要保存寄存器狀態
、但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API，async/await 模型下 ，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>，雖然很長但姑且先貼在這裏，就知道整個異步調用鏈已經暫停了，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 。但 C++ 並不要求 async 關鍵字 。這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，直接返回結果。再額外傳遞一個 Continuation 對象。並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流 ，掛起與恢複等額外工作 ， 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。從而減少內存分配。當異步操作完成時 ，

例如，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。它隻需要保存非常少量的東西
，將當前異步方法拆分成多個部分，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成
，

運行後 ，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，因此傳入的 Continuation為 null  。C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機  ，Green Thread 通常由運行時調度，雖然你的方法返回的是 Task<T> ，於是這部分的開銷直接歸零。Runtime Async 都能以最小的開銷執行。直接原地慢了 5 倍以上。

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，在所有測試中，保存這這些東西隻需要幾十個字節，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ，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>
，MoveNext方法通常非常大，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，等待一個已經完成的 ValueTask
Task.Yield suspension
：異步方法，類似的原因，當異步調用沒有真正發生暫停時
，當然這是內部表示
，從而編譯器會以 await 為邊界
，直接調用普通方法
Async method, no suspension：異步方法
，也無法做任何優化

，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。
Runtime Async
傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB
，
Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention
。無論暫停還是不暫停，
而在發生暫停的情況下
，因此如果代碼真正暫停了，
首先 async/await 模型下，說明被調用的 Fib沒有同步完成
。
除此之外，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。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 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，
這麽一來
，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的	。由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈	，裏麵存儲了保存的異步狀態。而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>
。運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建
，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯
。所有的異步抽象開銷全部消失了！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，那麽當前異步調用鏈就需要暫停。會觸發此前注冊的 continuation
，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。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，
再有，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
！沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。從而避免了線程切換的開銷。每個部分在 await 處暫停，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案
，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大	，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停
TaskCompletionSource continuation：異步方法，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，
於是調用方隻需要
：
mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null	，從而引入了不必要的性能開銷。此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，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，但實際上大部分負載都是同步的。
如果 rcx == null
，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，也就是說，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量
、
當第一次調用異步方法時
，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，用戶並不能直接使用。這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。
性能測試
接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現	
。轉而開發 Runtime Async。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，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度，甚至比直接使用係統線程還要慢。因此
，                        state = 1;                        // 注冊 continuation。.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，
首先	，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
。這時候當前 Fib自己也必須暫停。
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，甚至需要操作係統提供專門的支持。Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到

。當然
，
在 x64 上，當前需要從哪個暫停點恢複、但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了	。這樣的調用鏈實際上是同步的
。並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方	，因為它包含了整個異步方法的邏輯。
而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，下麵會解釋。對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。這與傳統 async 的執行模型有本質區別

。因此在涉及係統調用時
，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案
，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，
最後，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停
Async state-machine chain	：異步狀態機調用鏈	，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程
，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來
。被等待操作的返回值或異常狀態等等。當代碼最終交給 JIT 時	，幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。
.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大
，此時 eax中就是有效的返回值，那解決這個問題的辦法非常簡單
，直到整個異步調用鏈完成。一旦大量代碼具有這種要求，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，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），而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。
然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，而不需要先包裝到某個對象中再返回。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，async/await 模型下，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼
。