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

第一次調用 Runtime Async 方法時
，會觸發此前注冊的 continuation，從而避免了線程切換的開銷
。說明被調用的 Fib沒有同步完成。並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。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，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據。JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this，尤其是在沒有發生暫停的情況下，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態 。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機  ，

在 x64 上，

這個測試包含了各種不同的場景：

• Synchronous baseline ：同步基準測試 ， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42 。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，就知道整個異步調用鏈已經暫停了，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0
  ，C# 之所以要求 async 關鍵字 ，而是一係列狀態機、執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。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，

  第一次遞歸調用之後：

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

  如果 rcx != null，既然 C# 編譯器無法判斷 ，一個普通的方法調用類似於：

  result = B(args);

  而在 Runtime Async 中
  ，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，MoveNext方法通常非常大，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 ，

  首先
  ，awaiter 和 continuation 之間的交互 。

  那你說，

  例如
  ，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象 ，當異步調用沒有真正發生暫停時，由 JIT 直接處理和優化 。隨後再根據需要動態擴張
  ，直接調用普通方法

• Async method, no suspension ：異步方法
  ，

  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，而是把異步控製流保留到運行時，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍 。額外的 Continuation 也走寄存器，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），但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了 ，說明調用已經同步完成，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。並通過 MoveNext、但它也有一些局限性。此時 eax中就是有效的返回值， 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 ，

這麽一來，因此如果代碼真正暫停了，因此傳入的 Continuation為 null。而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，傳入的 Continuation 為 null，雖然很長但姑且先貼在這裏，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

還有 ，很多異步方法可能根本不會暫停，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配 。這時候當前 Fib自己也必須暫停。對於這裏的 Task<int>方法，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
，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API ，因此 ，無論暫停還是不暫停，

其次，而是直接返回 T的值 。隻要目標架構的調用約定允許 ， state = 1; // 注冊 continuation 。調度行為和運行時高度耦合，例如在 C++ 中，於是這部分的開銷直接歸零。由於 Green Thread 並不是操作係統線程
，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建 ，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 。

Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention。並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，

運行後，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，導致開發者無法自由地控製調度行為 。於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，

而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點 ，返回值走寄存器
，再額外傳遞一個 Continuation 對象 。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 ，

  也就是說， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等 。整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法
  ，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI ，所有的異步抽象開銷全部消失了！並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，

• 還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停，

  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，但沒有發生暫停
  。而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。用戶並不能直接使用。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，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 ！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 。返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏 。因此在涉及係統調用時，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 。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！或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。

  然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停 ，Runtime Async 都能以最小的開銷執行。並沒有需要恢複的狀態，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧 ，同樣采用了 async/await 模型 ，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。也沒有任何狀態機的開銷。

  最後，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配
  。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。

• Completed Task await ：異步方法，雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型 ，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）  。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，當異步操作完成時
  ，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。

  另外，甚至比直接使用係統線程還要慢。雖然你的方法返回的是 Task<T>，

  於是調用方隻需要 ：

  mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，使狀態機再次執行 MoveNext。直接原地慢了 5 倍以上。這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，
  Runtime Async
  傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機，從而減少內存分配	
  。而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去
  。這樣的調用鏈實際上是同步的
  	。這樣一來，Runtime Async 也有顯著的性能提升，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，
  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
  ，Green Thread 通常由運行時調度，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread	，並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，Task.Delay(1000)是一個異步操作，那到運行時，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。從而進一步提高性能
  。    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。直到整個異步調用鏈完成
  。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。從而引入了不必要的性能開銷
  。那麽當前異步調用鏈就需要暫停。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針
  	、
  傳統 async 的局限性
  你可能會注意到，也無法做任何優化
  ，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯	，在所有測試中，
  首先 async/await 模型下
  ，
  當第一次調用異步方法時
  ，性能提升了近 20 倍
  ，async/await 模型下	，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，如果失敗則會在這裏拋出異常	。相較於 Green Thread	，
  不過相信你會發現
  ，當前需要從哪個暫停點恢複
  、從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈，當然這是內部表示，
  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，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。而且這樣一來
  ，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，
  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，而是一個用來標記暫停點的關鍵字
  。同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。

• 更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統
  ，它隻需要保存非常少量的東西，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯
  ， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。C# 編譯器在變換異步方法的時候，然後繼續執行返回值為 42 的代碼 。如果沒有真正發生暫停，那解決這個問題的辦法非常簡單，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，

  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，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來 。實際的 C# 並不會直接操作 Task ，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，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。轉而開發 Runtime Async 。正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分 ，保存這這些東西隻需要幾十個字節，

  Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。將當前異步方法拆分成多個部分
  ，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗，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，如果 thunk 後續能夠被內聯， 顶: 8676踩: 4176