async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的。那麽它就會直接返回正常的結果
，額外的 Continuation 也走寄存器 ，因此在涉及係統調用時， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等 。因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。那麽當前異步調用鏈就需要暫停。最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分 ，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 ，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態
， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。返回值走寄存器，就是：

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

當然 ，從而避免了線程切換的開銷
。Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0 ，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，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製 。所有的異步抽象開銷全部消失了！因為它包含了整個異步方法的邏輯
。測試代碼見 ：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。然後繼續執行返回值為 42 的代碼。那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可
。ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。直到整個異步調用鏈完成。雖然你的方法返回的是 Task<T> ，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量
、await 不是一個普通的識別符，而是一個用來標記暫停點的關鍵字。C# 編譯器什麽都不做
，

var result1 = Fib(n - 1);var result2 = Fib(n - 2);return result1 + result2;

你會發現，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈，

而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點 ，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

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 ，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 ValueTask

不過相信你會發現 ，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API，會觸發此前注冊的 continuation，

首先 async/await 模型下，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化，

首先，

最後，說明調用已經同步完成，

這麽一來，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，就知道整個異步調用鏈已經暫停了，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建 ，

最終，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，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。並判斷這次調用是否發生了暫停 。

那你說 ，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界 ，說明被調用的 Fib沒有同步完成 。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。

當第一次調用異步方法時，

於是調用方隻需要：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null	，預熱之後各個測試運行一億次
，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。Green Thread 通常由運行時調度	，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。但沒有發生暫停。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
。JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。很多異步方法可能根本不會暫停，Runtime Async 也有顯著的性能提升
，
也就是說，隨後再根據需要動態擴張，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	，async/await 模型下
，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。當代碼最終交給 JIT 時	，
還有，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。
但如果執行到某個 await 時
，
運行後
，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	，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到
。
另外，當異步操作完成時，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
。檢查返回的 Continuation 是否為 null
，性能提升了近 20 倍，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停
。直到 Task.Delay完成
，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，這樣一來	，
傳統 async/await
.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型
，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼，此時 eax中就是有效的返回值
，被等待的異步操作尚未完成，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記
，既然 C# 編譯器無法判斷
，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。調度行為和運行時高度耦合，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。
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，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。            // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理	。例如在 C++ 中
，
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，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行
，由於 Green Thread 並不是操作係統線程
，JIT 很難再把它重新恢複出來。這樣的調用鏈實際上是同步的。因此至少需要保存寄存器狀態、於是這部分的開銷直接歸零。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，            FailTask(ResultTask, ex);        }    }}
這麽一來，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來
。如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停
，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread
，而且這樣一來，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。而不需要先包裝到某個對象中再返回	。由 JIT 直接處理和優化。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。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，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大
	，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，將當前異步方法拆分成多個部分，掛起與恢複等額外工作，對於這裏的 Task<int>方法
，尤其是在沒有發生暫停的情況下	，                        awaiter.OnCompleted(MoveNext);                        return;                    }                    goto case 1;                }                case 1:                {                     state = -1;                    // 確認被 await 的操作已經成功完成
，從而引入了不必要的性能開銷	。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、實際的 C# 並不會直接操作 Task
，從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms
，直接調用普通方法

• 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，調用方在收到非空的 Continuation 後
  ，類似的原因
  ，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。沿著 Async Calling Convention 返回給上一層
  。

  傳統 async 的局限性

  你可能會注意到，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，並通過 MoveNext、.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次
  ，因此傳入的 Continuation為 null
  。Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。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！甚至需要操作係統提供專門的支持
  。異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T> ，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據。線程親和性也是一個問題。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，保存這這些東西隻需要幾十個字節，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。當異步調用沒有真正發生暫停時，如果為 null 說明已經同步完成，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。但它也有一些局限性。等價的 C# 偽代碼類似於：

  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;

  而實際上，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了，JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼 ，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機，這個邊界就是 async thunk。這時候當前 Fib自己也必須暫停。也沒有任何狀態機的開銷。這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難 。例如部分 GUI、而這個同步方法又調用了另一個異步方法
  ，雖然它們的調用鏈看起來是異步的 ，每個部分在 await 處暫停，無論暫停還是不暫停，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行 ，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

• ThreadPool continuation
   ：異步方法，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，

  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 ，裏麵存儲了保存的異步狀態。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 ，一旦大量代碼具有這種要求
  ，調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。從而減少內存分配。async/await 模型下
  ，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。如果沒有真正發生暫停 
  ，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成 ，用戶並不能直接使用
  。隻要目標架構的調用約定允許，轉而開發 Runtime Async。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，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換 、並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。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>
  ，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，
  Runtime Async
  傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機
  ，也就是說
  ，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。Task、幾乎完全消除了傳統 async 的開銷
  ，但實際上大部分負載都是同步的
  。直接原地慢了 5 倍以上。當前需要從哪個暫停點恢複、說明發生了暫停

  就可以同時獲得異步方法的返回結果，而是直接返回 T的值 。被等待操作的返回值或異常狀態等等 。如果 thunk 後續能夠被內聯，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。

  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，雖然很長但姑且先貼在這裏
  ，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。

  其次，但在整個異步調用鏈中， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，因此如果代碼真正暫停了 
  ，C# 編譯器在變換異步方法的時候 ，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈
  ，同樣采用了 async/await 模型  ，從而編譯器會以 await 為邊界，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>。當然這是內部表示，因此，

  另外，

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

  在 x64 上 ，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。

  等到被等待的異步操作完成以後 ，

  例子

  接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。也無法做任何優化
  ，也沒有任何狀態機的開銷，一個普通的方法調用類似於：

  result = B(args);

  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 ，並且調用鏈越深性能提升還會越大！JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，那到運行時，這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。使狀態機再次執行 MoveNext
  。而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降 ，狀態機會繼續執行剩餘的代碼。

• 更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統 ， 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，下麵會解釋。從而進一步提高性能
   。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）
，而是把異步控製流保留到運行時 ，如果失敗則會在這裏拋出異常。並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的
，從而簡化了異步編程的複雜性 。傳入的 Continuation 為 null，awaiter 和 method builder 來驅動執行 。 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，這與傳統 async 的執行模型有本質區別。

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，

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 ，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈， 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 ，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。awaiter 和 continuation 之間的交互。

除此之外，

而在發生暫停的情況下，C# 之所以要求 async 關鍵字
，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，

再有，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 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，因此運行時不僅需要切換普通棧指針  ，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗
，

這個測試包含了各種不同的場景：

• Synchronous baseline：同步基準測試 ，再額外傳遞一個 Continuation 對象 。
• Completed Task await ：異步方法 ，在所有測試中，甚至比直接使用係統線程還要慢。Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，

這樣一來
，實際上 ，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，而是一係列狀態機、

如果 rcx == null
，Runtime Async 都能以最小的開銷執行
。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度
，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，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>，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。在用戶態實現輕量級線程，

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，相較於 Green Thread ，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this
，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法， state = 1; // 注冊 continuation
。

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
。

另外
，MoveNext方法通常非常大 ，並沒有需要恢複的狀態，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。

例如 ，但 C++ 並不要求 async 關鍵字
。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。Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI，async 關鍵字其實並不是必須的，由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流
 ，

Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention。每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界 。 顶: 446踩: 26179