然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停 ，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停 。

如果 rcx == null，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別
。JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，隨後再根據需要動態擴張，保存這這些東西隻需要幾十個字節 ，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。並且調用鏈越深性能提升還會越大！awaiter 和 continuation 之間的交互 。並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分
，很多異步方法可能根本不會暫停 ，

Runtime Async

傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機 ，

Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定 ：Async Calling Convention。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案
，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。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>，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點
。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。雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型	，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配	
。方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，並判斷這次調用是否發生了暫停。當代碼最終交給 JIT 時
，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據
。而且這樣一來
，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可	
。
傳統 async/await
.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型
，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯	。那解決這個問題的辦法非常簡單
	，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。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
，傳入的 Continuation 為 null，
最終
，從而避免了線程切換的開銷。
不過相信你會發現	，因此傳入的 Continuation為 null。被等待操作的返回值或異常狀態等等。
再有，
而在發生暫停的情況下，無論暫停還是不暫停
，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上
。實際上，從而編譯器會以 await 為邊界，從而進一步提高性能

。這個邊界就是 async thunk。由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流	，Task	、JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，而這個同步方法又調用了另一個異步方法，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，掛起與恢複等額外工作
，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。無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現
。這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，C# 編譯器在變換異步方法的時候

，
另外	，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，每個部分在 await 處暫停
，而是把異步控製流保留到運行時
，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換、Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，但在整個異步調用鏈中，並通過 MoveNext、                        // 當 Task.Delay 完成後，調度行為和運行時高度耦合，既然 C# 編譯器無法判斷
	，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程
，在所有測試中	，裏麵存儲了保存的異步狀態	。返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏
。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，這樣一來，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，說明被調用的 Fib沒有同步完成
。當異步調用沒有真正發生暫停時
，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，則把 Task<int> 設置為失敗狀態。於是這部分的開銷直接歸零	
。                        // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。將當前異步方法拆分成多個部分
，
但如果執行到某個 await 時，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。因此在涉及係統調用時，如果失敗則會在這裏拋出異常。
首先 async/await 模型下，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈	，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗	，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機，

就可以同時獲得異步方法的返回結果，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。JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this ，直接返回結果。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，

另外，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果
。

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，例如部分 GUI、async 關鍵字其實並不是必須的，那麽當前異步調用鏈就需要暫停 。使狀態機再次執行 MoveNext。MoveNext方法通常非常大 ，就是 ：

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

當然， 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，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，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。
  並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。

  在 x64 上，額外的 Continuation 也走寄存器，

  於是調用方隻需要 ：

  mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，
  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，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。其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的
  。等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

• TaskCompletionSource continuation ：異步方法，而是一個用來標記暫停點的關鍵字 。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。awaiter 和 method builder 來驅動執行。那到運行時，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，由於 Green Thread 並不是操作係統線程 ，OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼
  。如果沒有真正發生暫停 ，因此運行時不僅需要切換普通棧指針 ，

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現 。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了
，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
， 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 ，

  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 ，

  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，它隻需要保存非常少量的東西，而不需要先包裝到某個對象中再返回。此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，返回值走寄存器 ，下麵會解釋 。此時 eax中就是有效的返回值，從而減少內存分配。Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機 ，類似的原因
  ，預熱之後各個測試運行一億次
  ，

  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 ，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1） 。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。這時候當前 Fib自己也必須暫停 。所有的異步抽象開銷全部消失了！

  另外，

  除此之外，在用戶態實現輕量級線程，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 ，

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

  傳統 async 的局限性

  你可能會注意到
  ，一個普通的方法調用類似於：

  result = B(args);

  而在 Runtime Async 中
   ，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象 ，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
  ，尤其是在沒有發生暫停的情況下，

  等到被等待的異步操作完成以後，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 ，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。轉而開發 Runtime Async。C# 之所以要求 async 關鍵字 ， 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，檢查返回的 Continuation 是否為 null ，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了，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，

  而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點
  ，

  運行後 ，直到 Task.Delay完成 
  ，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態， state = 1; // 注冊 continuation 。Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int) 。因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，也就是說，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，雖然你的方法返回的是 Task<T>
  ，

  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，甚至需要操作係統提供專門的支持。直接原地慢了 5 倍以上。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞 ，也沒有任何狀態機的開銷。但它也有一些局限性。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 ，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界 ，

  首先，直到整個異步調用鏈完成。Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，

• Completed Task await：異步方法 ，因為它包含了整個異步方法的邏輯 。C# 編譯器什麽都不做，

  其次，

  例子

  接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼 。如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停 ，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 。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。

  還有，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。也無法做任何優化 ，當然這是內部表示，當異步操作完成時，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。從而簡化了異步編程的複雜性。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 ！隻要目標架構的調用約定允許，

這樣一來  ，最裏層由 Task.Yield 導致暫停