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

在傳統 async 中，

async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的 。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
，那麽它就會直接返回正常的結果 ，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， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可
  。直到 Task.Delay完成 ，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分
  ，雖然很長但姑且先貼在這裏，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記 ，為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this
  ，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>，當前需要從哪個暫停點恢複、從而減少內存分配。

  於是調用方隻需要：

  mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，

• Completed Task await：異步方法
  ，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。但它也有一些局限性。狀態機會繼續執行剩餘的代碼  。JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，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。Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下
  ，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，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>。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了 。再額外傳遞一個 Continuation 對象。運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍 。從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms ，則把 Task<int> 設置為失敗狀態。此時 eax中就是有效的返回值，於是這部分的開銷直接歸零。當代碼最終交給 JIT 時，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行 ，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，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。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。而是一係列狀態機 、額外的 Continuation 也走寄存器，那到運行時 ，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，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，

  Green Thread

  其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前
  ，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現 。

  其次，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，

  首先
  ，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int) 。於是宣布放棄 Green Thread 的實驗 ，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>	，
  不過相信你會發現，被等待的異步操作尚未完成，並沒有需要恢複的狀態，C# 之所以要求 async 關鍵字，因此傳入的 Continuation為 null
  。而是直接返回 T的值。
  這麽一來	，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，當異步操作完成時
  ，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞	，            FailTask(ResultTask, ex);        }    }}

  這麽一來，在所有測試中，從而引入了不必要的性能開銷 。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換、雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型 ，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，

  也就是說，但從普通 C# 代碼看來
  ，因此如果代碼真正暫停了，從而避免了線程切換的開銷。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，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。這時候當前 Fib自己也必須暫停。

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現
  。Green Thread 通常由運行時調度，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 ，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機 ，

  如果 rcx == null ，

  再有 ，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，

  例如 ，JIT 很難再把它重新恢複出來 。Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，等待一個已經完成的 ValueTask

• Task.Yield suspension：異步方法 ，實際的 C# 並不會直接操作 Task
  ，在用戶態實現輕量級線程 ， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等 
  。掛起與恢複等額外工作，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍 。調用方在收到非空的 Continuation 後，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！然後繼續執行返回值為 42 的代碼
  。

  除此之外， // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理。

  等到被等待的異步操作完成以後，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

• Async state-machine chain：異步狀態機調用鏈，用戶並不能直接使用。就是 ：

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

  當然，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象 ，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB ，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層 。性能提升了近 20 倍，但沒有發生暫停。整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。對於這裏的 Task<int>方法，雖然你的方法返回的是 Task<T>，

  然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，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 ，轉而開發 Runtime Async 。直到整個異步調用鏈完成。同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

• TaskCompletionSource continuation ：異步方法 ，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外 ，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度，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
，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，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
，也沒有任何狀態機的開銷，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼 。那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大
， state = 1; // 注冊 continuation 。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，
• 更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。直接調用普通方法
• Async method, no suspension
  ：異步方法，這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力 。並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象
   ，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯 ，線程親和性也是一個問題。async 關鍵字其實並不是必須的 ，說明被調用的 Fib沒有同步完成  。但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API ，而且這樣一來，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配 。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，也沒有任何狀態機的開銷。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼
   ，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去
  。 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 ，也無法做任何優化，由於 Green Thread 並不是操作係統線程，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。

  那你說，說明調用已經同步完成，

  例子

  接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。如果 thunk 後續能夠被內聯 ，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。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），

在 x64 上，

而在發生暫停的情況下，並通過 MoveNext 、因此運行時不僅需要切換普通棧指針 ，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread，

這個測試包含了各種不同的場景：

• Synchronous baseline
  ：同步基準測試，被等待操作的返回值或異常狀態等等
  。

  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，下麵會解釋 。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了 
  ，一旦大量代碼具有這種要求，一個普通的方法調用類似於：

  result = B(args);

  而在 Runtime Async 中，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。由 JIT 直接處理和優化。Task、 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，

  另外，直接原地慢了 5 倍以上。如果沒有真正發生暫停，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread 。C# 編譯器什麽都不做，甚至比直接使用係統線程還要慢 。此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態
  ，

  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，JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this
  ，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。
  另外，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。既然 C# 編譯器無法判斷，    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
  	
  。從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈
  ，無論暫停還是不暫停，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建
  
  ，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，但 C++ 並不要求 async 關鍵字
  。甚至需要操作係統提供專門的支持。這樣的調用鏈實際上是同步的。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	。例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法
  ，Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象
  ，保存這這些東西隻需要幾十個字節，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行
  。                        // 當 Task.Delay 完成後，類似的原因，也就是說，從而編譯器會以 await 為邊界
  ，同樣采用了 async/await 模型
  ，
  .NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大，當異步調用沒有真正發生暫停時，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。

這樣一來，隻要目標架構的調用約定允許，當然，很多異步方法可能根本不會暫停，

還有 ，預熱之後各個測試運行一億次，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 。甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法  ，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分，測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，從而簡化了異步編程的複雜性 。它隻需要保存非常少量的東西 ，隨後再根據需要動態擴張 ，

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

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)

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;

class Program{     async Task<int> Fib(int n)    {         if (n <= 1)            return n;        return await Fib(n - 1) + await Fib(n - 2);    }}

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;	}}

await Fib(n - 1)

lea      edx, [rbx-0x01]    ; n - 1mov      rdi, r14           ; thisxor      rsi, rsi           ; Continuation = nullcall     [Program:Fib(int):int:this]

eax = Fib 的 int 返回值rcx = Continuation

mov      rdi, rcxmov      rsi, 0x...      ; Continuation typecall     [CORINFO_HELP_ALLOC_CONTINUATION]mov      r12, rax

mov      dword ptr [r12+0x48], ebx

mov      rcx, r12ret

call     [Program:Fib(int):int:this]mov      r12d, eaxtest     rcx, rcxjne      SHORT SUSPEND

首先 async/await 模型下，將當前異步方法拆分成多個部分，說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果，當然這是內部表示  ，C# 編譯器在變換異步方法的時候 ，JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼，直接返回結果。Continuation 指針和 n 的值）：

mov r14, rdi ; thismov r15, rsi ; Continuationmov ebx, edx ; n

第一次調用 Runtime Async 方法時，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。