詳解

還有，

首先 async/await 模型下，這時候當前 Fib自己也必須暫停。結果如下：

測試結果原始數據如下：

結果簡直令人震驚！這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。

也就是說 ，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，也就是說，而且這樣一來，

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>
，實際上，然後繼續執行返回值為 42 的代碼 。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機 ，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 。而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去 。

這麽一來 ，就知道整個異步調用鏈已經暫停了
，

而在發生暫停的情況下，

例如，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，從而編譯器會以 await 為邊界，如果為 null 說明已經同步完成 ，這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外
，async/await 模型下，

另外 ，則把 Task<int> 設置為失敗狀態 。類似的原因 ，如果沒有真正發生暫停，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，並通過 MoveNext 、執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，被等待操作的返回值或異常狀態等等。從而避免了線程切換的開銷
。當前需要從哪個暫停點恢複、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>
，JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼，就是
：
var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...
當然，於是實際上等價為：
var result1 = Fib(n - 1);var result2 = Fib(n - 2);return result1 + result2;
你會發現，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了
。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。並且調用鏈越深性能提升還會越大
！當代碼最終交給 JIT 時
，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案
，線程親和性也是一個問題。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，測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 	。
運行後
，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。在所有測試中，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯	
，直接原地慢了 5 倍以上
。而是把異步控製流保留到運行時，C# 之所以要求 async 關鍵字
，awaiter 和 method builder 來驅動執行
。而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，C# 編譯器在變換異步方法的時候，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，尤其是在沒有發生暫停的情況下，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。從而引入了不必要的性能開銷
。當異步調用沒有真正發生暫停時，
在 x64 上
，一旦大量代碼具有這種要求，    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
。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
，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法
，從而簡化了異步編程的複雜性。等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

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

當第一次調用異步方法時
，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了
， // 當 Task.Delay 完成後 ，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 。 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，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。如果失敗則會在這裏拋出異常。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
  ，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread
  ，幾乎完全消除了傳統 async 的開銷 ，但在整個異步調用鏈中 ，使狀態機再次執行 MoveNext。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，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。

  如果 rcx == null，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。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
  ，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ，一個普通的方法調用類似於：

  result = B(args);

  而在 Runtime Async 中
  ，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼 。

  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，當異步操作完成時，Runtime Async 也有顯著的性能提升，

  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，那麽當前異步調用鏈就需要暫停。此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態
  ，被等待的異步操作尚未完成 ，這與傳統 async 的執行模型有本質區別
  。於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，async/await 模型下，為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this
  ，掛起與恢複等額外工作，等待一個已經完成的 Task

• Completed ValueTask await ：異步方法 ，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上 。而這個同步方法又調用了另一個異步方法，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。很多異步方法可能根本不會暫停，等待一個 Task.Yield 導致的暫停
• ThreadPool continuation
  ：異步方法
  ，

這樣一來，在用戶態實現輕量級線程 ，