詳解

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。同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道 。如果失敗則會在這裏拋出異常。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。而是一個用來標記暫停點的關鍵字
。使狀態機再次執行 MoveNext。並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上
。就知道整個異步調用鏈已經暫停了，對於這裏的 Task<int>方法，並且調用鏈越深性能提升還會越大 ！那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread，相較於 Green Thread ，當異步操作完成時，

其次，

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，在用戶態實現輕量級線程，如果沒有真正發生暫停 ，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法
，檢查返回的 Continuation 是否為 null ，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
，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態
，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏 。Runtime Async 也有顯著的性能提升 ，並判斷這次調用是否發生了暫停。調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，awaiter 和 method builder 來驅動執行。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換、 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、

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	
，一個普通的方法調用類似於	：
result = B(args);
而在 Runtime Async 中
，從而減少內存分配
。
傳統 async 的局限性
你可能會注意到，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！所有的異步抽象開銷全部消失了！由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流
，awaiter 和 continuation 之間的交互。返回值走寄存器，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，Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，例如
：
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>，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用

，
另外，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。
這個測試包含了各種不同的場景
：
Synchronous baseline：同步基準測試
，導致開發者無法自由地控製調度行為
。每個部分在 await 處暫停
，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行
。尤其是在沒有發生暫停的情況下，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈
，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>，並沒有需要恢複的狀態

，
例如，那解決這個問題的辦法非常簡單，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，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。從而進一步提高性能。async/await 模型下
，直到整個異步調用鏈完成
。無論暫停還是不暫停，將當前異步方法拆分成多個部分，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。
等到被等待的異步操作完成以後
，Task、在所有測試中，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，Task.Delay(1000)是一個異步操作	，那到運行時，結果如下	：
測試結果原始數據如下：
Benchmark
Ops
Async1 Time/op
Async2 Time/op
Ratio
Async1 Throughput
Async2 Throughput
Async1 Total Alloc
Async2 Total Alloc
Async1 Bytes/op
Async2 Bytes/op
Async1 Gen0
Async2 Gen0
Synchronous baseline
100.0M
0.33 ns
0.33 ns
1.00×
3.008B ops/s
3.004B ops/s
696 B
696 B
0
0
0
0
Async method, no suspension
100.0M
6.58 ns
0.34 ns
19.63×
152.0M ops/s
2.984B ops/s
7.20 GB
696 B
72.0000
0
459
0
Completed Task await
100.0M
4.01 ns
0.33 ns
12.02×
249.1M ops/s
2.995B ops/s
7.20 GB
696 B
72.0000
0
459
0
Completed ValueTask await
100.0M
0.75 ns
0.33 ns
2.25×
1.329B ops/s
2.987B ops/s
696 B
696 B
0
0
0
0
Task.Yield suspension
100.0M
242.89 ns
34.68 ns
7.00×
4.12M ops/s
28.84M ops/s
992 B
1,000 B
0
0
0
0
ThreadPool continuation
100.0M
324.78 ns
102.35 ns
3.17×
3.08M ops/s
9.77M ops/s
16.00 GB
15.20 GB
160.0000
152.0000
1,027
969
TaskCompletionSource continuation
100.0M
455.50 ns
114.16 ns
3.99×
2.20M ops/s
8.76M ops/s
16.00 GB
16.00 GB
160.0001
160.0000
1,027
1,021
Async state-machine chain
100.0M
678.33 ns
91.68 ns
7.40×
1.47M ops/s
10.91M ops/s
30.10 GB
19.20 GB
300.9802
192.0000
1,927
1,226
結果簡直令人震驚！C# 編譯器在變換異步方法的時候，甚至需要操作係統提供專門的支持。它隻需要保存非常少量的東西，雖然你的方法返回的是 Task<T>
，因此，
於是調用方隻需要
：
mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null
，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點
。這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍	。
總結
Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態
。返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。這樣一來
，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，但它也有一些局限性
。
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，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、說明被調用的 Fib沒有同步完成。
傳統 async/await
.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，也就是說
，
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，幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，當異步調用沒有真正發生暫停時，
Green Thread
其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了
，
而在發生暫停的情況下
，
最後
，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現
。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
。從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。
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
	，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配
。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案	
，C# 之所以要求 async 關鍵字，就是：
var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...
當然，
不過相信你會發現，從而引入了不必要的性能開銷。此時 eax中就是有效的返回值，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下
，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停
Async state-machine chain	：異步狀態機調用鏈，下麵會解釋。
首先，等待一個 Task.Yield 導致的暫停
ThreadPool continuation：異步方法，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，類似的原因
，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。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>
。由於 Green Thread 並不是操作係統線程
，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費
。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，JIT 很難再把它重新恢複出來。
性能測試
接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現
。
更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統，
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，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，                        state = 1;                        // 注冊 continuation。例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB
，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難
。於是宣布放棄 Green Thread 的實驗，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯	。C# 編譯器什麽都不做，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象
，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行	。掛起與恢複等額外工作，
async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的
。那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，雖然它們的調用鏈看起來是異步的
，但沒有發生暫停。從而簡化了異步編程的複雜性。Runtime Async 都能以最小的開銷執行
。保存這這些東西隻需要幾十個字節，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行
。當前需要從哪個暫停點恢複、Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，
在 x64 上，當然，也沒有任何狀態機的開銷	，預熱之後各個測試運行一億次
，但在整個異步調用鏈中
，直接調用普通方法
Async method, no suspension
：異步方法，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，例如在 C++ 中
，轉而開發 Runtime Async。
還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停	，隻要目標架構的調用約定允許，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	
。
然後繼續執行返回值為 42 的代碼	。MoveNext方法通常非常大

，JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。直接原地慢了 5 倍以上。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度
，會觸發此前注冊的 continuation	

，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，
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，說明調用已經同步完成，額外的 Continuation 也走寄存器

	，
而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點	，
還有，
而這個 thunk 中其實也有前麵說過的類似代碼	：
xor      rsi, rsicall     [Program:Fib(int):int:this]mov      ebx, eaxtest     rcx, rcx       ; Continuation 是否為 null
也就是先調用真正的 Runtime Async 方法後
，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成
，實際的 C# 並不會直接操作 Task

，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多	
。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。並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的	，這與傳統 async 的執行模型有本質區別
。調用方在收到非空的 Continuation 後，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，一旦大量代碼具有這種要求，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，
當第一次調用異步方法時	
，同樣采用了 async/await 模型，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
，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，
首先 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，而是直接返回 T的值。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
，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，例如部分 GUI、調度行為和運行時高度耦合

，
Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定
：Async Calling Convention。並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，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，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停
TaskCompletionSource continuation
：異步方法
，如果為 null 說明已經同步完成，當然這是內部表示
，
Completed Task await：異步方法，因為它包含了整個異步方法的邏輯
。最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分，因此傳入的 Continuation為 null
。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。
這樣一來	，
另外，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。並通過 MoveNext

、    add      ebx, r12d    mov      eax, ebx                     ; return value    xor      ecx, ecx                     ; null Continuation    retSUSPEND_FIRST:    ; Fib(n - 1) 暫停了，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。                        // 當 Task.Delay 完成後
，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程
，
除此之外
，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，    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，因此至少需要保存寄存器狀態、其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，

.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大，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 ，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，

運行後，很多異步方法可能根本不會暫停，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流 
，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，從而避免了線程切換的開銷。狀態機會繼續執行剩餘的代碼 。