詳解

如果 rcx == null ，當異步操作完成時 ，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。當異步調用沒有真正發生暫停時，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧 ，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。保存這這些東西隻需要幾十個字節 ，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，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法
，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI ，

首先，返回值走寄存器 ，這樣一來 ，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機 ，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 ，將當前異步方法拆分成多個部分 ，並通過 MoveNext、例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 ，狀態機會繼續執行剩餘的代碼 。但在整個異步調用鏈中， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42 。返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。從而避免了線程切換的開銷
。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 。而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去 。

例子

接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼 。等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

mov r14, rdi ; thismov r15, rsi ; Continuationmov ebx, edx ; n

第一次調用 Runtime Async 方法時 ，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用 
，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，

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，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，隻要目標架構的調用約定允許 ，

傳統 async/await

.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型
，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。但從普通 C# 代碼看來
，

.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。就知道整個異步調用鏈已經暫停了
，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態
，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> 。調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍，甚至需要操作係統提供專門的支持。並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上
。等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

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，
這麽一來	，裏麵存儲了保存的異步狀態
。C# 之所以要求 async 關鍵字，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。相較於 Green Thread，而是一係列狀態機
、
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
，額外的 Continuation 也走寄存器，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
，
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，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	。從而減少內存分配
。並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，

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

mov      dword ptr [r12+0x48], ebx

mov      rcx, r12ret

result = B(args);

結果簡直令人震驚！C# 編譯器什麽都不做 ，說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果 ， 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 ，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，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
 。

這個測試包含了各種不同的場景 ：

• Synchronous baseline  ：同步基準測試  ，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。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 ，Green Thread 通常由運行時調度，

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）
  。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 。既然 C# 編譯器無法判斷，

  另外，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼 。掛起與恢複等額外工作，Runtime Async 也有顯著的性能提升 ，這樣的調用鏈實際上是同步的 。那麽當前異步調用鏈就需要暫停。每個部分在 await 處暫停 ，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道 。因此在涉及係統調用時
  ，也沒有任何狀態機的開銷。會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，async/await 模型下
  ，

  這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。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，
• 還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停，因此運行時不僅需要切換普通棧指針 ，會觸發此前注冊的 continuation ，Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，

  而在發生暫停的情況下，當前需要從哪個暫停點恢複、.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次 ，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。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，也就是說 ，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 。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 。等待一個已經完成的 ValueTask

• Task.Yield suspension ：異步方法 ，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 ，雖然很長但姑且先貼在這裏 ，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，則把 Task<int> 設置為失敗狀態。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），

在 x64 上，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 ！因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，

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 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，而是把異步控製流保留到運行時，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 ，也沒有任何狀態機的開銷，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞
，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 。這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。

首先 async/await 模型下，那到運行時，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。但 C++ 並不要求 async 關鍵字。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，因此，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換  。

其次 
，並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，隨後再根據需要動態擴張，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。JIT 很難再把它重新恢複出來 。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成
，這個邊界就是 async thunk。如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，檢查返回的 Continuation 是否為 null
，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，一旦大量代碼具有這種要求 ，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。當然，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。並判斷這次調用是否發生了暫停。

不過相信你會發現
，因為它包含了整個異步方法的邏輯。從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms
，

於是調用方隻需要
：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，例如在 C++ 中
，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停
。awaiter 和 method builder 來驅動執行
。而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>	。
也就是說，從而引入了不必要的性能開銷。
Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定
：Async Calling Convention
。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。從而簡化了異步編程的複雜性。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。
另外
，在所有測試中
	，而這個同步方法又調用了另一個異步方法，最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分
，            FailTask(ResultTask, ex);        }    }}

這麽一來，其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，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 ，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難 。JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起
。運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，

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> ，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據。直接原地慢了 5 倍以上 。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、如果失敗則會在這裏拋出異常。等待一個已經完成的 Task

除此之外  ，Task.Delay(1000)是一個異步操作，

等到被等待的異步操作完成以後 ，在用戶態實現輕量級線程，因此至少需要保存寄存器狀態、而是直接返回 T的值
。 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。如果為 null 說明已經同步完成，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，

運行後，同樣采用了 async/await 模型
，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象，

例如
，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。被等待的異步操作尚未完成 ，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案
，直到整個異步調用鏈完成。並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，

但如果執行到某個 await 時，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。例如部分 GUI、

最終， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到 。導致開發者無法自由地控製調度行為 。

那你說，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。

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，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API 
，對於這裏的 Task<int>方法，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停 ，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ，雖然你的方法返回的是 Task<T>，下麵會解釋。線程親和性也是一個問題。為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this ，也無法做任何優化，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
，性能提升了近 20 倍
，

當第一次調用異步方法時，直到 Task.Delay完成，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了 
，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread
。

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，再額外傳遞一個 Continuation 對象
。

最後
，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，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量
、那麽它就會直接返回正常的結果 ，