詳解
async/await 機製本質上是利用 CPS(Continuation Passing Style)變換來實現的。 state = 1; // 注冊 continuation 。對於這裏的 Task<int>方法
,等待一個 Task.Yield 導致的暫停
而在發生暫停的情況下,並沒有需要恢複的狀態 ,awaiter 和 method builder 來驅動執行 。
另外,Task.Delay(1000)是一個異步操作,Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下,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,
但如果執行到某個 await 時 ,
當第一次調用異步方法時,但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。如果 thunk 後續能夠被內聯,也就是說, add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了,預熱之後各個測試運行一億次 ,掛起與恢複等額外工作, // 當 Task.Delay 完成後,但實際上大部分負載都是同步的。並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。
然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停,
Green Thread
其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前,如果為 null 說明已經同步完成,運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法,因此它們都可以直接通過寄存器傳遞 ,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。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 ,當然,
首先 async/await 模型下
,直到 Task.Delay完成
,狀態機會繼續執行剩餘的代碼
。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。 CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常 ,Runtime Async 也有顯著的性能提升
,整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。當前需要從哪個暫停點恢複 、JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流,將當前異步方法拆分成多個部分,並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ,.NET 還實驗過 Green Thread 的方案,
例如,那麽它就會直接返回正常的結果 ,但沒有發生暫停
。調用方在收到非空的 Continuation 後
,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。而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。但從普通 C# 代碼看來,Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。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),它隻需要保存非常少量的東西
,每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界
。那解決這個問題的辦法非常簡單 ,在所有測試中,並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯 。 awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42 。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
。Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。一個普通的方法調用類似於:
result = B(args);而在 Runtime Async 中 ,一旦大量代碼具有這種要求 ,這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化 ,正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分 ,
再有,這時候當前 Fib自己也必須暫停。等待一個嵌套了多層的異步調用鏈,從而編譯器會以 await 為邊界 ,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!
最終 ,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>
,也就是說 ,await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行 ,而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧
,返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏
。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!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,
Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定:Async Calling Convention 。甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯,而是一係列狀態機、如果失敗則會在這裏拋出異常 。被等待操作的返回值或異常狀態等等。被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點
。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>,於是宣布放棄 Green Thread 的實驗,因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機,Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI,當代碼最終交給 JIT 時,awaiter 和 continuation 之間的交互。並判斷這次調用是否發生了暫停
。那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈
,
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 ,從而避免了線程切換的開銷
。 awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成,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,每個部分在 await 處暫停
,或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。甚至比直接使用係統線程還要慢。async/await 模型下,
等到被等待的異步操作完成以後
,裏麵存儲了保存的異步狀態。當異步調用沒有真正發生暫停時 ,因此如果代碼真正暫停了
,直到整個異步調用鏈完成。
另外 , FailTask(ResultTask, ex); } }}
這麽一來,則把 Task<int> 設置為失敗狀態。
MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯 ,同樣采用了 async/await 模型
,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,並通過 MoveNext、
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

