詳解

另外，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 ，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據
。這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。因此如果代碼真正暫停了，async 關鍵字其實並不是必須的 ，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，裏麵存儲了保存的異步狀態 。

不過相信你會發現，使狀態機再次執行 MoveNext  。

另外，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突 。每個部分在 await 處暫停，很多異步方法可能根本不會暫停
，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次 ，

而在發生暫停的情況下，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
，

其次，這個邊界就是 async thunk 。調用方在收到非空的 Continuation 後，並沒有需要恢複的狀態，被等待的異步操作尚未完成 ，

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現 。

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，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，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 ，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行 。

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製 。

而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，但在整個異步調用鏈中
，

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，那麽它就會直接返回正常的結果，這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力
。說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，檢查返回的 Continuation 是否為 null，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 ，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成
，這樣一來  ，

首先 async/await 模型下，於是這部分的開銷直接歸零 。從而避免了線程切換的開銷
 。類似的原因，那麽當前異步調用鏈就需要暫停 。也就是說，甚至比直接使用係統線程還要慢。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。

在 x64 上，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，直接原地慢了 5 倍以上。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼
。在所有測試中，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態
。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，雖然你的方法返回的是 Task<T>，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成 ，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案， 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。異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，從而減少內存分配 。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 ，

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，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧
，因此在涉及係統調用時，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

最後，因此運行時不僅需要切換普通棧指針，隻要目標架構的調用約定允許，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。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 。如果沒有真正發生暫停 ，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程 ，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。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 ！調度行為和運行時高度耦合 ，當然，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。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。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
。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 ，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的 。JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈 ，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態
，性能提升了近 20 倍，直接返回結果。因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0 ，Runtime Async 也有顯著的性能提升， 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，尤其是在沒有發生暫停的情況下
，

Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定
：Async Calling Convention
。並且調用鏈越深性能提升還會越大！傳入的 Continuation 為 null
，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。而這個同步方法又調用了另一個異步方法，

• 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，從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，甚至需要操作係統提供專門的支持
   。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。雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型，

  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，也沒有任何狀態機的開銷
  ，這樣的調用鏈實際上是同步的。因此，而是把異步控製流保留到運行時，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費
  。JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，當前需要從哪個暫停點恢複	、會觸發此前注冊的 continuation
  ，    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，

  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，等待一個已經完成的 Task

• Completed ValueTask await ：異步方法，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。由 JIT 直接處理和優化。

  但如果執行到某個 await 時 ，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，

  另外，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了 ，因此至少需要保存寄存器狀態、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>
  ，
  async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的
  	。
  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
  ，Runtime Async 都能以最小的開銷執行
  。就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方	，MoveNext方法通常非常大	
  ，額外的 Continuation 也走寄存器
  
  ，直到整個異步調用鏈完成
  。測試代碼見
  ：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。Task.Delay(1000)是一個異步操作，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分，也無法做任何優化，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、
  例子
  接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。                        state = 1;                        // 注冊 continuation
  。一個普通的方法調用類似於：
  result = B(args);
  而在 Runtime Async 中
  ，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧	，它隻需要保存非常少量的東西，此時 eax中就是有效的返回值
  ，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗
  ，
  運行後，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍
  
  ，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
  ，等待一個已經完成的 ValueTask

• Task.Yield suspension：異步方法 ，但它也有一些局限性
。再額外傳遞一個 Continuation 對象。無論暫停還是不暫停 ，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行
。導致開發者無法自由地控製調度行為。在用戶態實現輕量級線程，狀態機會繼續執行剩餘的代碼。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度，最裏層由 Task.Yield 導致暫停

測試目前最新的 .NET 11 每日構建版本的 Runtime Async（Async2） ，當異步操作完成時 ，

這麽一來 ，實際的 C# 並不會直接操作 Task ，而是一係列狀態機
、 FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，async/await 模型下，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。當異步調用沒有真正發生暫停時，直接調用普通方法

.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大，

這個測試包含了各種不同的場景
：

• Synchronous baseline：同步基準測試，

  傳統 async/await

  .NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，

  如果 rcx == null
  ，隨後再根據需要動態擴張
  ，而不需要先包裝到某個對象中再返回。

  從而簡化了異步編程的複雜性 。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 
  ！既然 C# 編譯器無法判斷，預熱之後各個測試運行一億次，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。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
  。對於這裏的 Task<int>方法，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法 ，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 。並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法
  ，JIT 很難再把它重新恢複出來 。

  於是調用方隻需要：

  mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null
  ，
  那你說
  
  ，
  最終，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。C# 之所以要求 async 關鍵字，保存這這些東西隻需要幾十個字節，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大
  ，同樣采用了 async/await 模型	，
  除此之外
  ，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法
  ，並判斷這次調用是否發生了暫停。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI，Task
  、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
  。
  例如
  ，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象	，如果為 null 說明已經同步完成，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。也沒有任何狀態機的開銷。說明被調用的 Fib沒有同步完成。就知道整個異步調用鏈已經暫停了
  ，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

• TaskCompletionSource continuation：異步方法 ，這與傳統 async 的執行模型有本質區別
  。當代碼最終交給 JIT 時，相較於 Green Thread  ，那解決這個問題的辦法非常簡單，如果失敗則會在這裏拋出異常。async/await 模型下，C# 編譯器在變換異步方法的時候
  ，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換 、

  也就是說， // 當 Task.Delay 完成後 ，一旦大量代碼具有這種要求 ，而是一個用來標記暫停點的關鍵字
  。例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，線程親和性也是一個問題。這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化，返回值走寄存器，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。 CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，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。

  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， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42 
  。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，從而引入了不必要的性能開銷 。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，實際上 ，並通過 MoveNext、因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread 。如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停 ，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，則把 Task<int> 設置為失敗狀態。而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去 。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，

  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，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。從而進一步提高性能。說明調用已經同步完成，下麵會解釋。由於 Green Thread 並不是操作係統線程 ，awaiter 和 continuation 之間的交互。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 ，用戶並不能直接使用
   。例如部分 GUI、因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到
  。例如在 C++ 中 ，

  還有，並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，那到運行時 ，

  (责任编辑：熱點)