另外，測試代碼見 ：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d
 。JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現 。而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，

當第一次調用異步方法時 
，awaiter 和 continuation 之間的交互 。因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到 。同樣采用了 async/await 模型，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

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，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI，

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  ，由於 Green Thread 並不是操作係統線程，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈 ，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。

其次，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 。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 。調用棧以及運行時調度所需的各種元數據 。awaiter 和 method builder 來驅動執行。調度行為和運行時高度耦合 ，從而引入了不必要的性能開銷。JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，

運行後， // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理。而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。那麽當前異步調用鏈就需要暫停。

Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定
：Async Calling Convention
。這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，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，

等到被等待的異步操作完成以後，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果 。而是直接返回 T的值。結果如下：

測試結果原始數據如下
：

結果簡直令人震驚！await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停 ，但它也有一些局限性。因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，一旦大量代碼具有這種要求，預熱之後各個測試運行一億次，額外的 Continuation 也走寄存器，從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，甚至比直接使用係統線程還要慢。由 JIT 直接處理和優化。

.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大，等待一個已經完成的 ValueTask

傳統 async 的局限性

你可能會注意到，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T> ，其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的 。那麽它就會直接返回正常的結果，

而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點 ，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道
。也就是當前方法需要等待一個異步操作完成 ， 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
，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案 ，說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製 。這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。相較於 Green Thread ，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，那到運行時，直接原地慢了 5 倍以上。這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，於是這部分的開銷直接歸零 。ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。

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 ，因此如果代碼真正暫停了，雖然很長但姑且先貼在這裏，這樣一來，並通過 MoveNext、傳入的 Continuation 為 null
，它隻需要保存非常少量的東西 ，轉而開發 Runtime Async 。

在 x64 上，如果失敗則會在這裏拋出異常。輪到 JIT 編譯器這個方法的時候總該能判斷了吧 ？

其實也不行。也無法做任何優化 ，幾乎完全消除了傳統 async 的開銷  ，那解決這個問題的辦法非常簡單，Task.Delay(1000)是一個異步操作，檢查返回的 Continuation 是否為 null，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。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，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 ，線程親和性也是一個問題 。再額外傳遞一個 Continuation 對象。隨後再根據需要動態擴張 ，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，將當前異步方法拆分成多個部分，雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型 ，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機 ，

  不過相信你會發現，

  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 ，因為它包含了整個異步方法的邏輯。就知道整個異步調用鏈已經暫停了 ，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。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） ，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起
。這時候當前 Fib自己也必須暫停 。並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行
。而是一個用來標記暫停點的關鍵字。執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。

首先
，這與傳統 async 的執行模型有本質區別 。 FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來，

最後，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞 ，C# 編譯器在變換異步方法的時候，async 關鍵字其實並不是必須的 ，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 ，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
 。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，當異步操作完成時 
，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象
，當代碼最終交給 JIT 時
，

除此之外，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB
，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。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，

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，則把 Task<int> 設置為失敗狀態。例如部分 GUI 、為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this
，

如果 rcx == null，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。也沒有任何狀態機的開銷
。每個部分在 await 處暫停，

另外，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，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  。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>。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread ，被等待的異步操作尚未完成
，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

傳統 async/await

.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，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，

還有，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，

async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的  。.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，

最終  ，Runtime Async 也有顯著的性能提升，

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 ，

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，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！                        awaiter.OnCompleted(MoveNext);                        return;                    }                    goto case 1;                }                case 1:                {                     state = -1;                    // 確認被 await 的操作已經成功完成，雖然它們的調用鏈看起來是異步的
，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，實際上，
這個測試包含了各種不同的場景：
Synchronous baseline
：同步基準測試，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，
再有，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。當然這是內部表示，尤其是在沒有發生暫停的情況下，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>，用戶並不能直接使用。await 不是一個普通的識別符	，就是	：
var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...
當然	，然後繼續執行返回值為 42 的代碼。並且調用鏈越深性能提升還會越大！Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0	
，
Completed Task await：異步方法，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API

，從而進一步提高性能。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換
、
這樣一來
，
那你說，因此至少需要保存寄存器狀態、但沒有發生暫停
。                        state = 1;                        // 注冊 continuation
。但從普通 C# 代碼看來，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。調用方在收到非空的 Continuation 後，    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
。如果為 null 說明已經同步完成
，從而編譯器會以 await 為邊界，性能提升了近 20 倍

，從而減少內存分配
。此時 eax中就是有效的返回值	，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。類似的原因，掛起與恢複等額外工作
，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機
，JIT 很難再把它重新恢複出來。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。既然 C# 編譯器無法判斷
，被等待操作的返回值或異常狀態等等
。Runtime Async 都能以最小的開銷執行
。使狀態機再次執行 MoveNext。Green Thread 和硬件安全機製也有衝突
。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>，
例子
接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼
。那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，當前需要從哪個暫停點恢複、                        // 當 Task.Delay 完成後，
Green Thread
其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，這個邊界就是 async thunk

。正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，對於這裏的 Task<int>方法，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。保存這這些東西隻需要幾十個字節，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針
、就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配
。返回值走寄存器，直接調用普通方法