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，所有的異步抽象開銷全部消失了 ！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
，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 ，並通過 MoveNext、

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  ，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換
、從而引入了不必要的性能開銷
 。那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大 ，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，

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，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別 。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 ！直接原地慢了 5 倍以上。被等待操作的返回值或異常狀態等等。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，

等到被等待的異步操作完成以後，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針 、其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道 。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起 。預熱之後各個測試運行一億次 ，

還有，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏 。等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

其實也不行。 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
，

再有， 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 。那麽它就會直接返回正常的結果 ，而是一係列狀態機  、當異步調用沒有真正發生暫停時，實際的 C# 並不會直接操作 Task，

async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的。

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製
 。如果為 null 說明已經同步完成，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，

而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，轉而開發 Runtime Async 。此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等 。這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。從而簡化了異步編程的複雜性
。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成
，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化，一個普通的方法調用類似於：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中，

但如果執行到某個 await 時，awaiter 和 continuation 之間的交互 。就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配 。裏麵存儲了保存的異步狀態 。當異步操作完成時，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
。實際上 
，狀態機會繼續執行剩餘的代碼 。並判斷這次調用是否發生了暫停。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 ，甚至比直接使用係統線程還要慢 。這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記 ，

其次，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到 。測試代碼見
 ：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d
。隨後再根據需要動態擴張 ，

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。說明被調用的 Fib沒有同步完成
。ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。對於這裏的 Task<int>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，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度 ， // 當 Task.Delay 完成後 ，

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	，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI
，
Green Thread
其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前	，但實際上大部分負載都是同步的。用戶並不能直接使用。這個邊界就是 async thunk。而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。當然，將當前異步方法拆分成多個部分，而不需要先包裝到某個對象中再返回。JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流
，
在 x64 上，Green Thread 通常由運行時調度，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象


，導致開發者無法自由地控製調度行為。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼
，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

首先 async/await 模型下 ， FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來，此時 eax中就是有效的返回值，awaiter 和 method builder 來驅動執行 。

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。調度行為和運行時高度耦合，

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，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行 。例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量 、例如 ：

public async Task<int> GetDataAsync(){     return await GetValueAsync();}public async Task<int> GetValueAsync(){     return 42;}