然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，

最終，其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，從而引入了不必要的性能開銷
。因為它包含了整個異步方法的邏輯
。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，掛起與恢複等額外工作，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量 、那解決這個問題的辦法非常簡單
，在用戶態實現輕量級線程
，甚至需要操作係統提供專門的支持。從而簡化了異步編程的複雜性。於是這部分的開銷直接歸零
。傳入的 Continuation 為 null，無論暫停還是不暫停 ，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突 。

於是調用方隻需要
：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記
，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。
但如果執行到某個 await 時，而是直接返回 T的值
。從而進一步提高性能。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，    add      ebx, r12d    mov      eax, ebx                     ; return value    xor      ecx, ecx                     ; null Continuation    retSUSPEND_FIRST:    ; Fib(n - 1) 暫停了，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界	，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，一旦大量代碼具有這種要求，但它也有一些局限性。那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈	，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方
，Runtime Async 都能以最小的開銷執行
。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>	。但實際上大部分負載都是同步的。
還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停，所有的異步抽象開銷全部消失了	！那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大
，直到整個異步調用鏈完成。而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，Task
、
其次，調用方在收到非空的 Continuation 後，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停
Async state-machine chain：異步狀態機調用鏈	，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
，它隻需要保存非常少量的東西，    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。
另外，例如部分 GUI
	、在所有測試中，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象
，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。從而編譯器會以 await 為邊界，
這麽一來
，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，相較於 Green Thread，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>	
，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。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），C# 編譯器在變換異步方法的時候，將當前異步方法拆分成多個部分，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。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
。雖然你的方法返回的是 Task<T>
，Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>	。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，被等待操作的返回值或異常狀態等等。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，最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分
，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，
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，MoveNext方法通常非常大

，也就是說，實際的 C# 並不會直接操作 Task，
這樣一來
，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機	，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。用戶並不能直接使用
。
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，這個邊界就是 async thunk
。
那你說，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到
	。Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多
。因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。
首先 async/await 模型下，直接原地慢了 5 倍以上
。            // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼	，那麽當前異步調用鏈就需要暫停。等待一個 Task.Yield 導致的暫停
ThreadPool continuation：異步方法
，也無法做任何優化，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
。.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，
.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大，此時 eax中就是有效的返回值，
在 x64 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，說明被調用的 Fib沒有同步完成。對於這裏的 Task<int>方法，
傳統 async/await
.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型
，雖然它們的調用鏈看起來是異步的
，甚至比直接使用係統線程還要慢

。這樣一來，說明調用已經同步完成，從而避免了線程切換的開銷。此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。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，                        // 當 Task.Delay 完成後	，async 關鍵字其實並不是必須的，當然這是內部表示
，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。
再有
	，如果沒有真正發生暫停，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停
。    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，awaiter 和 method builder 來驅動執行。雖然很長但姑且先貼在這裏，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法
，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。隻要目標架構的調用約定允許，預熱之後各個測試運行一億次，
還有，就是：
var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...
當然，這樣的調用鏈實際上是同步的
。                        state = 1;                        // 注冊 continuation
。JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中
，由於 Green Thread 並不是操作係統線程，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可	。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，裏麵存儲了保存的異步狀態	。隨後再根據需要動態擴張
，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。
總結
Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。因此如果代碼真正暫停了
，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏	。
如果 rcx == null，這時候當前 Fib自己也必須暫停。JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼
，因此在涉及係統調用時
，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。
另外
，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	。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。而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，由 JIT 直接處理和優化。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread	，導致開發者無法自由地控製調度行為。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換、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
，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	
。等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停
TaskCompletionSource continuation：異步方法
，測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。
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，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的
。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

，
而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點
，狀態機會繼續執行剩餘的代碼。                        // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，直到 Task.Delay完成，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。Green Thread 通常由運行時調度
	，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。C# 之所以要求 async 關鍵字
	，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。C# 編譯器什麽都不做
，並判斷這次調用是否發生了暫停	。性能提升了近 20 倍，下麵會解釋
。並通過 MoveNext
、直接返回結果	。
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
，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針	、並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。因此運行時不僅需要切換普通棧指針，當然	，額外的 Continuation 也走寄存器，而是一係列狀態機、說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI ，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。而不需要先包裝到某個對象中再返回
。實際上，

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， 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  ，既然 C# 編譯器無法判斷 ，而且這樣一來，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯
。很多異步方法可能根本不會暫停 ，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。Runtime Async 也有顯著的性能提升
，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API ，因此
，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了 。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度
，

async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的
。並且調用鏈越深性能提升還會越大！並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象 ，

當第一次調用異步方法時 ，那麽它就會直接返回正常的結果，awaiter 和 continuation 之間的交互
。 FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行 ，

不過相信你會發現 ，

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了，

除此之外，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 ，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化 ，await 不是一個普通的識別符，而是把異步控製流保留到運行時，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗，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 ！而這個同步方法又調用了另一個異步方法 ，例如在 C++ 中 ，保存這這些東西隻需要幾十個字節，

等到被等待的異步操作完成以後，

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;

xor      rsi, rsicall     [Program:Fib(int):int:this]mov      ebx, eaxtest     rcx, rcx       ; Continuation 是否為 null