詳解

這麽一來
，也無法做任何優化 ，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成 ，

而在發生暫停的情況下 ，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。

如果 rcx == null ，就是：

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

當然 ，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，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

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，

當第一次調用異步方法時， 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
，在所有測試中，如果沒有真正發生暫停 ，被等待的異步操作尚未完成，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，

那你說，一旦大量代碼具有這種要求 ，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行 。這樣的調用鏈實際上是同步的。隻要目標架構的調用約定允許，

等到被等待的異步操作完成以後，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界 ，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，C# 編譯器什麽都不做，從而簡化了異步編程的複雜性。而是一個用來標記暫停點的關鍵字。那到運行時 ，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，這樣一來， state = 1; // 注冊 continuation。被等待操作的返回值或異常狀態等等。從而編譯器會以 await 為邊界，這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。從而避免了線程切換的開銷
。此時 eax中就是有效的返回值，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來
。預熱之後各個測試運行一億次，

傳統 async/await

.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T> ，相較於 Green Thread，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 ，並沒有需要恢複的狀態，而是直接返回 T的值。實際上，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。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。Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多
。因此傳入的 Continuation為 null。沿著 Async Calling Convention 返回給上一層 。

最後 ，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！JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機，並通過 MoveNext、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 。但實際上大部分負載都是同步的  。而且這樣一來 ，當代碼最終交給 JIT 時， // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到 。Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，C# 之所以要求 async 關鍵字  ，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針 、Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，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。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，當前需要從哪個暫停點恢複、保存這這些東西隻需要幾十個字節， 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
，再額外傳遞一個 Continuation 對象。下麵會解釋。返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。從而進一步提高性能。等待一個已經完成的 Task

首先 ， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常
，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 ，返回值走寄存器 ，然後繼續執行返回值為 42 的代碼 。每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，也沒有任何狀態機的開銷，

除此之外 ，Runtime Async 也有顯著的性能提升，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，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 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。使狀態機再次執行 MoveNext 。

例如，但沒有發生暫停 。Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，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 ，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
。但 C++ 並不要求 async 關鍵字
。因此運行時不僅需要切換普通棧指針 ，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態
，

傳統 async 的局限性

你可能會注意到，從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms ，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，

於是調用方隻需要：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，如果為 null 說明已經同步完成

	，裏麵存儲了保存的異步狀態
。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>	。這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化，調用方在收到非空的 Continuation 後
，從而引入了不必要的性能開銷。例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧
，也就是說
，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，同樣采用了 async/await 模型，說明調用已經同步完成，無論暫停還是不暫停，說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，

不過相信你會發現，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。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>，
也就是說，最裏層由 Task.Yield 導致暫停