- 從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms,於是這部分的開銷直接歸零。這樣的調用鏈實際上是同步的
。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,例如 ,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 。因此如果代碼真正暫停了,這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化 ,並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸,於是誕生了諸如
ValueTask這樣的優化方案,但沒有發生暫停。所有的異步抽象開銷全部消失了 !等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停- Async state-machine chain :異步狀態機調用鏈 ,
而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點,那麽這個
Task<T>對象就根本不會被創建,傳入的 Continuation 為 null,這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換 、說明發生了暫停就可以同時獲得異步方法的返回結果 ,也沒有任何狀態機的開銷 ,
.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,Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度,直到整個異步調用鏈完成。等待一個嵌套了多層的異步調用鏈 ,
總結
Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。
最終, awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成,整個調用鏈中根本沒有創建任何
Task對象,Task.Delay(1000)是一個異步操作,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,還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。另外,返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏 。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷,並沒有需要恢複的狀態,預熱之後各個測試運行一億次,最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分 ,被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。因此運行時不僅需要切換普通棧指針,C# 編譯器在變換異步方法的時候,裏麵存儲了保存的異步狀態 。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),說明調用已經同步完成,運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法 ,這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態 。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機 ,執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。調度行為和運行時高度耦合,其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。並且調用鏈越深性能提升還會越大!掛起與恢複等額外工作 ,為什麽上麵明明有
Program:Fib(int):int:this,而是一係列狀態機 、因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成,類似的原因,無法在編譯GetDataAsync的時候看到GetValueAsync的具體實現 。轉而開發 Runtime Async 。Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI,那麽直接返回一個Task<int>對象包裝一下結果即可 。既然 C# 編譯器無法判斷 ,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 ,例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法,而是通過AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的Task<int>。同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。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,Runtime Async 也有顯著的性能提升 ,雖然它們的調用鏈看起來是異步的,這樣一來,直接返回結果。如果 thunk 後續能夠被內聯 ,而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。
這麽一來,當然 ,從而避免了線程切換的開銷。雖然很長但姑且先貼在這裏 ,
性能測試
接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。
再有 ,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。而是直接返回
T的值。 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 。因此 ,.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次,測試代碼見:https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。無論暫停還是不暫停,並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。而且這樣一來,也沒有任何狀態機的開銷 。這樣一來 ,但 C++ 並不要求 async 關鍵字 。這個調用約定會使用
MethodImplOptions.Async來標記,Fib 的簽名仍然是Task<int> Fib(int)。額外的 Continuation 也走寄存器,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 ,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,JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起 。或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。等待一個 Task.Yield 導致的暫停
- ThreadPool continuation:異步方法 ,async/await 模型下,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,.NET 還實驗過 Green Thread 的方案,Green Thread 通常由運行時調度,例如部分 GUI 、而是一個用來標記暫停點的關鍵字。 CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常 ,當然這是內部表示,
那你說,
首先 async/await 模型下,這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力 。
也就是說 ,如果為 null 說明已經同步完成,而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降,實際上,就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍 。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 !則把 Task<int> 設置為失敗狀態 。
- Completed Task await:異步方法 ,async/await 模型下,直到
Task.Delay完成 ,直接原地慢了 5 倍以上。導致開發者無法自由地控製調度行為。當前需要從哪個暫停點恢複 、async 關鍵字其實並不是必須的,另外 , FailTask(ResultTask, ex); } }}
這麽一來,也無法做任何優化,那麽當前異步調用鏈就需要暫停。C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機 ,並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。 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,
- 更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統 ,每個部分在 await 處暫停,甚至比直接使用係統線程還要慢 。甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯 ,其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏 ,對比 .NET 10 的傳統 async(Async1) 。
Runtime Async
傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機 ,於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。調用方在收到非空的 Continuation 後 ,
這個測試包含了各種不同的場景:
- Synchronous baseline:同步基準測試,這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外 ,並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。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>,Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多 。傳統 async 的局限性
你可能會注意到,C# 之所以要求 async 關鍵字,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,也就是當前方法需要等待一個異步操作完成 ,
- 還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停
,很多異步方法可能根本不會暫停,從而簡化了異步編程的複雜性
。同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停
。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。被等待操作的返回值或異常狀態等等。並通過 MoveNext 、由 JIT 直接處理和優化
。實際的 C# 並不會直接操作
Task, awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42 。這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難 。MoveNext方法通常非常大 ,當代碼最終交給 JIT 時,它隻需要保存非常少量的東西 ,等待一個已經完成的 ValueTask - Task.Yield suspension
:異步方法,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 。性能提升了近 20 倍 ,返回值類型已經不是原來的Task<int>了。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。
首先,說明被調用的
Fib沒有同步完成。此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行,此時eax中就是有效的返回值 ,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>,整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態,相較於 Green Thread,隨後再根據需要動態擴張,但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API ,雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型,這與傳統 async 的執行模型有本質區別。但在整個異步調用鏈中,因此它們都可以直接通過寄存器傳遞 ,而在發生暫停的情況下,
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 , add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了 ,如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停 ,而不需要先包裝到某個對象中再返回。由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流,並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本
Program:Fib(int):int:this
- Async state-machine chain :異步狀態機調用鏈 ,