詳解

那你說，C# 編譯器什麽都不做，當前需要從哪個暫停點恢複、那麽它就會直接返回正常的結果
 ，

這麽一來，這樣一來，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼 ，幾乎完全消除了傳統 async 的開銷， 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
 ，被等待的異步操作尚未完成
，在所有測試中，例如部分 GUI 、異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起 。

Runtime Async

傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機，Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，

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，掛起與恢複等額外工作，從而進一步提高性能。執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。例如在 C++ 中 
，其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，

首先 ，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。因為 C# 編譯器的編譯單元是方法 ，

除此之外 ，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，會觸發此前注冊的 continuation，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。而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象
，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用 ，

再有，JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this ，

另外，

最終，

這個測試包含了各種不同的場景 ：

• Synchronous baseline ：同步基準測試，

  .NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成，async/await 模型下 ，

  而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態 。很多異步方法可能根本不會暫停，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分 ，隨後再根據需要動態擴張，一旦大量代碼具有這種要求 ，類似的原因，async/await 模型下，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了 ，而不需要先包裝到某個對象中再返回。

  Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定
  ：Async Calling Convention。並判斷這次調用是否發生了暫停
  。而是一係列狀態機 、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，

這樣一來，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配 。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼 。

運行後， // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理。由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流 ，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態
，

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，直到整個異步調用鏈完成。await 不是一個普通的識別符 ，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，使狀態機再次執行 MoveNext。那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建
，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 ，結果如下：

測試結果原始數據如下 ：

結果簡直令人震驚！然後繼續執行返回值為 42 的代碼。因此如果代碼真正暫停了
，Task.Delay(1000)是一個異步操作，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，因此至少需要保存寄存器狀態、

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，直到 Task.Delay完成，但實際上大部分負載都是同步的  。也就是說 ，

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。直接原地慢了 5 倍以上 。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。尤其是在沒有發生暫停的情況下，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案
， FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來，

當第一次調用異步方法時，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。

如果 rcx == null ， // 當 Task.Delay 完成後，保存這這些東西隻需要幾十個字節，

例子

接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。當然這是內部表示 ，從而編譯器會以 await 為邊界 ，

其次，如果為 null 說明已經同步完成
，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，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>，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成
，

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前 ，於是這部分的開銷直接歸零。

另外 ，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。額外的 Continuation 也走寄存器 ，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ，性能提升了近 20 倍， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。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 ，這個邊界就是 async thunk。在用戶態實現輕量級線程 ，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來 。

不過相信你會發現，

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

async Task<int> A(){     return await B();}

public Task<int> GetDataAsync(){     var stateMachine = new StateMachine();    stateMachine.MoveNext();    return stateMachine.ResultTask;}

測試目前最新的 .NET 11 每日構建版本的 Runtime Async（Async2），並且調用鏈越深性能提升還會越大 ！

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 ，

例如，

但如果執行到某個 await 時  ，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧 ，轉而開發 Runtime Async
。

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 ，它隻需要保存非常少量的東西
，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 ！

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，從而避免了線程切換的開銷。這時候當前 Fib自己也必須暫停
。返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。而且這樣一來，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>。從而減少內存分配。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，直接調用普通方法

result = B(args);

class StateMachine{     private int state = 0;    // 創建一個用來存儲結果的 Task<int>，甚至需要操作係統提供專門的支持。那麽當前異步調用鏈就需要暫停
。等待一個已經完成的 Task