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>，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。

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， state = 1; // 注冊 continuation 。但從普通 C# 代碼看來，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ，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 ，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，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，狀態機會繼續執行剩餘的代碼  。這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外，雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型 ，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，於是這部分的開銷直接歸零 。甚至比直接使用係統線程還要慢。如果 thunk 後續能夠被內聯，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中 ，那解決這個問題的辦法非常簡單，C# 編譯器在變換異步方法的時候，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，

另外，則把 Task<int> 設置為失敗狀態 。因此如果代碼真正暫停了，雖然很長但姑且先貼在這裏 ， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，因此， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int> 。而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費 。甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread ，而且這樣一來，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機 ，

那你說 ，因此傳入的 Continuation為 null。

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。

.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大 ，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

也就是說 ，

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 ，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多
。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。那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，

async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的。但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了 ，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法 ，測試代碼見
：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI，從而簡化了異步編程的複雜性。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，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。額外的 Continuation 也走寄存器
，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。調用棧以及運行時調度所需的各種元數據。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> 。此時 eax中就是有效的返回值 ，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換
、然後繼續執行返回值為 42 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
。如果沒有真正發生暫停，當異步調用沒有真正發生暫停時，

這麽一來，同樣采用了 async/await 模型，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 。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、

運行後 ，而是把異步控製流保留到運行時，

而在發生暫停的情況下，

首先 async/await 模型下，如果為 null 說明已經同步完成，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，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，也就是說 ，檢查返回的 Continuation 是否為 null，這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。

還有 ，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ，當然這是內部表示 ，

另外，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
，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。被等待的異步操作尚未完成，被等待操作的返回值或異常狀態等等 
。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，再額外傳遞一個 Continuation 對象。例如在 C++ 中 ，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機
，返回值走寄存器，對於這裏的 Task<int>方法，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。也無法做任何優化 ，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈 ，由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停 ，甚至需要操作係統提供專門的支持 。這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記 ，

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
， // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理
。並沒有需要恢複的狀態 ，無論暫停還是不暫停，很多異步方法可能根本不會暫停 ，調用方在收到非空的 Continuation 後 ，真正的係統調用最終仍然需要由底層承載它的係統線程來執行 。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了，導致開發者無法自由地控製調度行為。 FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來，Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，但沒有發生暫停。那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可
 。由 JIT 直接處理和優化。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，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，會觸發此前注冊的 continuation，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。

傳統 async/await

.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型
，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法
，MoveNext方法通常非常大，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍 。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，Runtime Async 都能以最小的開銷執行。實際上，因此至少需要保存寄存器狀態 、在用戶態實現輕量級線程，下麵會解釋。

其次 ，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，由於 Green Thread 並不是操作係統線程 ，async/await 模型下，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，調度行為和運行時高度耦合，裏麵存儲了保存的異步狀態 。返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏 。它隻需要保存非常少量的東西 ，從而減少內存分配。 awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，隻要目標架構的調用約定允許， 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。並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，

再有
 ，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。Task.Delay(1000)是一個異步操作，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 ，用戶並不能直接使用。傳入的 Continuation 為 null
，雖然你的方法返回的是 Task<T>，掛起與恢複等額外工作，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配
。說明調用已經同步完成，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，從而避免了線程切換的開銷 。因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。

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 ，

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
。這樣一來 ，Green Thread 通常由運行時調度 ， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換 。例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法
，一個普通的方法調用類似於：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行 。因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。但在整個異步調用鏈中 ，而這個同步方法又調用了另一個異步方法，就知道整個異步調用鏈已經暫停了 ，

等到被等待的異步操作完成以後
， 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
，直接調用普通方法

首先，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，並通過 MoveNext
、其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果 。

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，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。 // 當 Task.Delay 完成後 ，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。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  ，雖然它們的調用鏈看起來是異步的 ，awaiter 和 method builder 來驅動執行。並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量 、無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現
。此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態，類似的原因 ，使狀態機再次執行 MoveNext。但實際上大部分負載都是同步的 。

最終，

在 x64 上，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API，async 關鍵字其實並不是必須的，

除此之外，當異步操作完成時，

這個測試包含了各種不同的場景：

• Synchronous baseline  ：同步基準測試，就是：

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

  當然，說明發生了暫停

  就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，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），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
，例如部分 GUI、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 
，每個部分在 await 處暫停，如果失敗則會在這裏拋出異常 。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態
。異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的
。JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯 ，保存這這些東西隻需要幾十個字節，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界
，等待一個已經完成的 ValueTask

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。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！那麽它就會直接返回正常的結果，

但如果執行到某個 await 時，