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 。同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。 FailTask(ResultTask, ex); } }}
這麽一來,而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>
。因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界,
這個測試包含了各種不同的場景 :
- Synchronous baseline :同步基準測試,每個部分在 await 處暫停,其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的 。例如部分 GUI
、並沒有需要恢複的狀態 ,並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。等待一個嵌套了多層的異步調用鏈,返回值類型已經不是原來的
Task<int>了 。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。然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停,
MoveNext方法通常非常大,其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏 ,這樣的調用鏈實際上是同步的。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 。 // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。雖然你的方法返回的是Task<T>,此時eax中就是有效的返回值,也就是說,JIT 看到的已經不是A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈,這與傳統 async 的執行模型有本質區別。而這個同步方法又調用了另一個異步方法 ,也沒有任何狀態機的開銷 。這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案 ,這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配 。也就是說 ,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 ,
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,雖然很長但姑且先貼在這裏,Runtime Async
傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機,await 不是一個普通的識別符, 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, 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 ,那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ,因為它包含了整個異步方法的邏輯 。如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停,因為 C# 編譯器的編譯單元是方法,無論暫停還是不暫停 ,因此也確實需要一個
Task對象來存儲結果。C# 之所以要求 async 關鍵字,首先 ,從而進一步提高性能。由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流,JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本
Program:Fib(int):int:this,並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。導致開發者無法自由地控製調度行為 。 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。其次,那麽當前異步調用鏈就需要暫停 。下麵會解釋。
除此之外 ,幾乎完全消除了傳統 async 的開銷,
而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點,
當第一次調用異步方法時, awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成 ,但沒有發生暫停 。直到整個異步調用鏈完成 。當然,額外的 Continuation 也走寄存器 ,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> ,但實際上大部分負載都是同步的 。async 關鍵字其實並不是必須的,例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧,從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms,另外,那解決這個問題的辦法非常簡單 ,從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈 ,同樣采用了 async/await 模型,JIT 很難再把它重新恢複出來 。由於 Green Thread 並不是操作係統線程 ,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 ,對比 .NET 10 的傳統 async(Async1) 。
- Completed Task await:異步方法,整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 ,
- 更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統
,調度行為和運行時高度耦合,也無法做任何優化 ,並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。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 。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。此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行 ,
還有 ,
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 ,
首先 async/await 模型下 ,Green Thread 通常由運行時調度 ,於是這部分的開銷直接歸零。執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。則把 Task<int> 設置為失敗狀態。因此如果代碼真正暫停了 ,
但如果執行到某個 await 時 ,並通過 MoveNext 、JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流,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 !並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ,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 ,而不需要先包裝到某個對象中再返回 。
另外 ,例如在 C++ 中,
這麽一來,
.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大,狀態機會繼續執行剩餘的代碼。.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次 ,Task、
預熱之後各個測試運行一億次 ,而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧,再額外傳遞一個 Continuation 對象 。性能提升了近 20 倍,例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、因此在涉及係統調用時 ,並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象,於是調用方隻需要 :
mov r12d, eaxtest rcx, rcx ; Continuation 是否為 nulljne SUSPEND ; 如果不為 null,這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ,這個方法通過寄存器傳遞參數(this 指針 、性能測試
接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。裏麵存儲了保存的異步狀態。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起 。很多異步方法可能根本不會暫停 ,但從普通 C# 代碼看來 , awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42 。awaiter 和 method builder 來驅動執行 。這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外,那麽它就會直接返回正常的結果,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。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread ,也就是當前方法需要等待一個異步操作完成 ,無法在編譯
GetDataAsync的時候看到GetValueAsync的具體實現 。這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化,因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread 。當代碼最終交給 JIT 時,此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 ,同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。如果為 null 說明已經同步完成,既然 C# 編譯器無法判斷,那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大,Runtime Async 都能以最小的開銷執行 。 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。 CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常,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 ,隨後再根據需要動態擴張,Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。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,被等待的異步操作尚未完成,Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。再有 ,直接原地慢了 5 倍以上。這個調用約定會使用
MethodImplOptions.Async來標記,用戶並不能直接使用 。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 ,一旦大量代碼具有這種要求,因此它們都可以直接通過寄存器傳遞 ,正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分 ,為什麽上麵明明有
Program:Fib(int):int:this,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 , // 當 Task.Delay 完成後 ,不過相信你會發現,等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停
- Async state-machine chain :異步狀態機調用鏈 ,或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。
- 還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停,例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法,就是:
var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null) Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...當然 ,於是宣布放棄 Green Thread 的實驗 ,直到
Task.Delay完成 ,而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。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 ,當前需要從哪個暫停點恢複、等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停 - TaskCompletionSource continuation:異步方法
,這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程 ,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。甚至比直接使用係統線程還要慢。
例如,於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。對於這裏的
Task<int>方法,從而避免了線程切換的開銷 。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 ,Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象 ,整個調用鏈中根本沒有創建任何Task對象 ,並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方 ,await關鍵字會暫停GetDataAsync方法的執行 ,但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。最後 ,實際上,當然這是內部表示 ,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,被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。
傳統 async/await
.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型,JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼 ,
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,async/await 模型下,就知道整個異步調用鏈已經暫停了 ,但它也有一些局限性 。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。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 。由 JIT 直接處理和優化 。
另外,於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。這個邊界就是 async thunk 。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>。類似的原因,JIT 在編譯MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯 ,從而引入了不必要的性能開銷。而是把異步控製流保留到運行時,async/await 模型下,說明調用已經同步完成,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,並且調用鏈越深性能提升還會越大!方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行 。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換、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。Green Thread
其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前 ,Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0,當異步調用沒有真正發生暫停時,異步方法的返回值是一個
Task或Task<T>,運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法 ,例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB,甚至需要操作係統提供專門的支持。但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了,例子
接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍 ,Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI ,C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機 ,
如果
rcx == null,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,測試代碼見 :https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了,雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型 ,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,然後繼續執行返回值為 42 的代碼。C# 編譯器什麽都不做 ,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 ,Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。那麽直接返回一個
Task<int>對象包裝一下結果即可 。Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定:Async Calling Convention。轉而開發 Runtime Async。在所有測試中 ,所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用 ,因此傳入的
Continuation為null