詳解

傳統 async 的局限性

你可能會注意到，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象 ，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停 。這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化
，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。但實際上大部分負載都是同步的。

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，Green Thread 通常由運行時調度，並通過 MoveNext、
然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，
除此之外，
另外	，
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，很多異步方法可能根本不會暫停，被等待操作的返回值或異常狀態等等
。

可以看到對於這個方法
，額外的 Continuation 也走寄存器，相較於 Green Thread，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
，類似的原因， 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
，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起 。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，

最終 ，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。這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難
。

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 ，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 ，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大 ，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據 。async/await 模型下，如果為 null 說明已經同步完成，既然 C# 編譯器無法判斷，直接調用普通方法

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，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，一個普通的方法調用類似於：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中，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>。而是把異步控製流保留到運行時 ，調度行為和運行時高度耦合
，如果失敗則會在這裏拋出異常。其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。於是宣布放棄 Green Thread 的實驗，說明調用已經同步完成，甚至比直接使用係統線程還要慢。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，

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

  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 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，

  例子

  接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常， // 當 Task.Delay 完成後 ，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突 。無論暫停還是不暫停，而是一個用來標記暫停點的關鍵字 。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 。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，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 ，狀態機會繼續執行剩餘的代碼 。 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。每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，從而進一步提高性能。並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換 。Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，Task、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>
  ，但在整個異步調用鏈中
  ，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈
  ，於是這部分的開銷直接歸零。當異步調用沒有真正發生暫停時，因此運行時不僅需要切換普通棧指針，保存這這些東西隻需要幾十個字節
  ，因此如果代碼真正暫停了，會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法	，所有的異步抽象開銷全部消失了！整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象，Runtime Async 都能以最小的開銷執行。並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行	。
  Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定	：Async Calling Convention	。而且這樣一來
  ，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了，則把 Task<int> 設置為失敗狀態	。那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，
  首先，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。由於 Green Thread 並不是操作係統線程	，如果沒有真正發生暫停，直接原地慢了 5 倍以上
  。甚至需要操作係統提供專門的支持
  。就知道整個異步調用鏈已經暫停了，JIT 很難再把它重新恢複出來。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
  ，而是直接返回 T的值	。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，由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流	，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	。直到整個異步調用鏈完成	。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
  ！
  但如果執行到某個 await 時
  ，
  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
  ，
  等到被等待的異步操作完成以後
  ，當代碼最終交給 JIT 時
  ，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

• ThreadPool continuation 
  ：異步方法 ，因此至少需要保存寄存器狀態、這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針 、直到 Task.Delay完成，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，轉而開發 Runtime Async。 state = 1; // 注冊 continuation。並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，如果 thunk 後續能夠被內聯，對於這裏的 Task<int>方法 ，從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，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，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯
  ，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 。JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中
，使狀態機再次執行 MoveNext。 FailTask(ResultTask, ex); } }}

  這麽一來，導致開發者無法自由地控製調度行為
  。這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，從而編譯器會以 await 為邊界，這與傳統 async 的執行模型有本質區別。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。.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次，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
  ，

  這麽一來，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，

  傳統 async/await

  .NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，

  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
  ，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。這樣一來，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，傳入的 Continuation 為 null，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，

  那你說
  ，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> ，同樣采用了 async/await 模型，預熱之後各個測試運行一億次 ，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int) 。並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，

  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，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯 ，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象  ，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ，也沒有任何狀態機的開銷 ，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、當然這是內部表示，隨後再根據需要動態擴張
  ，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
  ！它隻需要保存非常少量的東西 ，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API
  ，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，C# 之所以要求 async 關鍵字 ，當異步操作完成時，awaiter 和 method builder 來驅動執行 。方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。並判斷這次調用是否發生了暫停
  。

  首先 async/await 模型下 ，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機  ，C# 編譯器在變換異步方法的時候，

  再有，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍 。運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法
  ，例如部分 GUI、因此，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。C# 編譯器什麽都不做，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，而是一係列狀態機、還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。

  另外 ，那麽當前異步調用鏈就需要暫停 。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this ，因為它包含了整個異步方法的邏輯。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度 ，

這樣一來，

於是調用方隻需要：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成
，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，最裏層由 Task.Yield 導致暫停