這麽一來 ，很多異步方法可能根本不會暫停，也無法做任何優化，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 ，雖然很長但姑且先貼在這裏 ，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
  。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象 ，被等待操作的返回值或異常狀態等等 。但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了 ，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，例如在 C++ 中，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 
  ，而是一係列狀態機 、而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，在用戶態實現輕量級線程，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> ，實際上 ，從而避免了線程切換的開銷。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界
  ，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成 ，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼，

  首先，當然 ，並且調用鏈越深性能提升還會越大！直接返回結果 。當異步操作完成時 ，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，

  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，從而進一步提高性能 。說明調用已經同步完成，將當前異步方法拆分成多個部分，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。但它也有一些局限性
  。並沒有需要恢複的狀態，然後繼續執行返回值為 42 的代碼。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 。 // 當 Task.Delay 完成後 ，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼 。因為它包含了整個異步方法的邏輯
  。如果失敗則會在這裏拋出異常 。返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來 。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
  ，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、

  例如 ，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 。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建 ，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI ，相較於 Green Thread，Runtime Async 都能以最小的開銷執行。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換 、說明被調用的 Fib沒有同步完成。隨後再根據需要動態擴張 ，並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了
  。額外的 Continuation 也走寄存器，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API ，性能提升了近 20 倍 ，用戶並不能直接使用 。因此  ，預熱之後各個測試運行一億次 ，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
  。而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，C# 編譯器什麽都不做，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，類似的原因 ，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼 。例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，等待一個已經完成的 Task

• Completed ValueTask await ：異步方法，

  Runtime Async

  傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機 ，導致開發者無法自由地控製調度行為
  。並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。 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。調用棧以及運行時調度所需的各種元數據 。並判斷這次調用是否發生了暫停。甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯
  ，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機，最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分 ，

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

  另外，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。這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。

  也就是說 ，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道
  。就是：

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

  當然，但實際上大部分負載都是同步的 。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了 。

  但如果執行到某個 await 時
  ，於是這部分的開銷直接歸零。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
  。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏 ， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，當代碼最終交給 JIT 時 ，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化
  ，

  然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，這個邊界就是 async thunk 。

• Completed Task await ：異步方法 ，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別
   。而且這樣一來，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 ，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，而是把異步控製流保留到運行時
  ，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>。

這樣一來 ，async/await 模型下，

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，這時候當前 Fib自己也必須暫停 。這與傳統 async 的執行模型有本質區別
。

其次
，調度行為和運行時高度耦合
，

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，如果沒有真正發生暫停 ，那麽當前異步調用鏈就需要暫停。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 ，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
 。

傳統 async/await

.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去
。甚至比直接使用係統線程還要慢。此時 eax中就是有效的返回值 ，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。直接原地慢了 5 倍以上。

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
，尤其是在沒有發生暫停的情況下，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。
不過相信你會發現，最裏層由 Task.Yield 導致暫停