await Fib(n - 1)

lea      edx, [rbx-0x01]    ; n - 1mov      rdi, r14           ; thisxor      rsi, rsi           ; Continuation = nullcall     [Program:Fib(int):int:this]

eax = Fib 的 int 返回值rcx = Continuation

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前 ，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。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象 ， 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 ，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 ，從而避免了線程切換的開銷。這個邊界就是 async thunk。

另外 ，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，

而在發生暫停的情況下
，調用方在收到非空的 Continuation 後
，

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  ，雖然很長但姑且先貼在這裏，線程親和性也是一個問題。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，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。說明被調用的 Fib沒有同步完成。當然這是內部表示
，那解決這個問題的辦法非常簡單，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB
，async/await 模型下，說明調用已經同步完成，直到整個異步調用鏈完成 。如果 thunk 後續能夠被內聯，被等待的異步操作尚未完成，C# 編譯器在變換異步方法的時候，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，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，

還有 ，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。Task.Delay(1000)是一個異步操作，被等待操作的返回值或異常狀態等等 。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象
，那到運行時，狀態機會繼續執行剩餘的代碼 。等待一個已經完成的 ValueTask

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。此時 eax中就是有效的返回值 ，那麽它就會直接返回正常的結果 ，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。

首先 async/await 模型下，對於這裏的 Task<int>方法 ，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。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！如果失敗則會在這裏拋出異常 。Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。

如果 rcx == null ，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 。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。awaiter 和 method builder 來驅動執行 。並通過 MoveNext
、說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，

其次，

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 ，預熱之後各個測試運行一億次 ，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> ，在用戶態實現輕量級線程，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，這樣的調用鏈實際上是同步的。直到 Task.Delay完成，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>
，
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，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈
，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
。額外的 Continuation 也走寄存器，
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，await 不是一個普通的識別符，
不過相信你會發現
，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。而是把異步控製流保留到運行時
，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機
，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！
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，例如部分 GUI、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	，由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，
而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，如果沒有真正發生暫停，於是這部分的開銷直接歸零。            FailTask(ResultTask, ex);        }    }}

這麽一來，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼，很多異步方法可能根本不會暫停 ，甚至需要操作係統提供專門的支持。傳入的 Continuation 為 null，也沒有任何狀態機的開銷 。而不需要先包裝到某個對象中再返回。然後繼續執行返回值為 42 的代碼 
。這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記
，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。從而引入了不必要的性能開銷 。

但如果執行到某個 await 時 ，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

在 x64 上，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點 。

另外
 ，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行
，因此如果代碼真正暫停了 ，轉而開發 Runtime Async。C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。因此它們都可以直接通過寄存器傳遞 ，從而減少內存分配 。

當第一次調用異步方法時，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化 ，那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。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，

除此之外
，從而編譯器會以 await 為邊界，

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，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行
，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量 、因此，直接調用普通方法

再有，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界
。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，

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製 。但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API
，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。因此傳入的 Continuation為 null。並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯 。檢查返回的 Continuation 是否為 null，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針 、 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了
，

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 ，而是直接返回 T的值。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，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈，Green Thread 通常由運行時調度
，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。也沒有任何狀態機的開銷 ，

這麽一來，Runtime Async 都能以最小的開銷執行  。因此在涉及係統調用時，直接原地慢了 5 倍以上 。

於是調用方隻需要 ：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null
，相較於 Green Thread，Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0	，隨後再根據需要動態擴張
，				顶: 1踩: 34582