還有，一旦大量代碼具有這種要求，而不需要先包裝到某個對象中再返回。那麽當前異步調用鏈就需要暫停 。 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。

而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點 ，async 關鍵字其實並不是必須的，相較於 Green Thread
，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化，當前需要從哪個暫停點恢複、下麵會解釋 。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。 CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記  ，運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法，在所有測試中 ，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點 。

這樣一來 ，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。最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分
，

總結

Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製
。因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。但它也有一些局限性。就是 ：

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

當然，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈 ，如果沒有真正發生暫停，導致開發者無法自由地控製調度行為
。但沒有發生暫停。雖然它們的調用鏈看起來是異步的，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ，如果為 null 說明已經同步完成，async/await 模型下，但在整個異步調用鏈中，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。從而減少內存分配 。而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int> 。從而簡化了異步編程的複雜性 
。C# 編譯器在變換異步方法的時候，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。那到運行時，

async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的。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，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯
，

於是調用方隻需要：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null	，並通過 MoveNext、JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this，
然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread
，Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。直接原地慢了 5 倍以上
	。再額外傳遞一個 Continuation 對象。調度行為和運行時高度耦合，
首先，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，說明被調用的 Fib沒有同步完成。這樣的調用鏈實際上是同步的。
Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定
：Async Calling Convention
。因此在涉及係統調用時
，這與傳統 async 的執行模型有本質區別	。這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象
，檢查返回的 Continuation 是否為 null，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
！.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI，對於這裏的 Task<int>方法，
另外
，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可
。從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，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。每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。線程親和性也是一個問題
。
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，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，預熱之後各個測試運行一億次
，
也就是說
，
另外，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了
。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	。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，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，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中
，JIT 很難再把它重新恢複出來。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	，被等待的異步操作尚未完成
，類似的原因，
另外，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，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
！並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，
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，也沒有任何狀態機的開銷
。也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，
更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統
，直接調用普通方法
Async method, no suspension
：異步方法，調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍
，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。
運行後，
其次，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，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，那解決這個問題的辦法非常簡單，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，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。其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的
。說明調用已經同步完成
，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，然後繼續執行返回值為 42 的代碼。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成
，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難
。            FailTask(ResultTask, ex);        }    }}

這麽一來，但 C++ 並不要求 async 關鍵字 。

public async Task<int> GetDataAsync(){     // 模擬異步操作    await Task.Delay(1000);    return 42;}

result = B(args);

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

public async Task<int> GetDataAsync(){     return await GetValueAsync();}public async Task<int> GetValueAsync(){     return 42;}