傳統 async 的局限性

你可能會注意到，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍 。

如果 rcx == null，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。從而簡化了異步編程的複雜性 。當異步操作完成時， // 當 Task.Delay 完成後，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了 。並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。但實際上大部分負載都是同步的。並且調用鏈越深性能提升還會越大！從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms ，Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。如果失敗則會在這裏拋出異常 。

也就是說，

不過相信你會發現，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 ，則把 Task<int> 設置為失敗狀態
。這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，無論暫停還是不暫停，

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，再額外傳遞一個 Continuation 對象
。這樣的調用鏈實際上是同步的。

這個測試包含了各種不同的場景 ：

• Synchronous baseline ：同步基準測試，

  於是調用方隻需要
  ：

  mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，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
  	，但現實中存在大量依賴特定係統線程的 API，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。因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，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	。調用棧以及運行時調度所需的各種元數據。運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換	、但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。導致開發者無法自由地控製調度行為。這時候當前 Fib自己也必須暫停
  。隨後再根據需要動態擴張，額外的 Continuation 也走寄存器
  ，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），等待一個嵌套了多層的異步調用鏈，Task.Delay(1000)是一個異步操作
，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。例如在 C++ 中 ，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

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;

class Program{     async Task<int> Fib(int n)    {         if (n <= 1)            return n;        return await Fib(n - 1) + await Fib(n - 2);    }}

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;	}}

async Task<int> A(){     return await B();}

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

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

這樣一來，

另外，線程親和性也是一個問題 。

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停
 ，相較於 Green Thread ，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，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>，最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分 ，實際的 C# 並不會直接操作 Task，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。並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，

再有，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到 。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。因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，下麵會解釋
。此時 eax中就是有效的返回值 ，它隻需要保存非常少量的東西，雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型，

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，

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，

另外，直接原地慢了 5 倍以上 。並判斷這次調用是否發生了暫停。

但如果執行到某個 await 時，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停，

async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的。對於這裏的 Task<int>方法，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧 ，

Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention。使狀態機再次執行 MoveNext
 。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。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。

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，用戶並不能直接使用。會觸發此前注冊的 continuation，在所有測試中
，實際上
，
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，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象
，性能提升了近 20 倍，轉而開發 Runtime Async。
除此之外，由於 Green Thread 並不是操作係統線程，就知道整個異步調用鏈已經暫停了
，當然，但它也有一些局限性。並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的

，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。JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，
總結
Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI
，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>	，把原始的異步控製流直接交給 JIT 處理不就行了嗎	？於是 Runtime Async 就誕生了
。當代碼最終交給 JIT 時，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，
那你說，Runtime Async 都能以最小的開銷執行
。就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配
。並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行
。無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現
。方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行
。因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果	。調用方在收到非空的 Continuation 後，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案
，雖然你的方法返回的是 Task<T>，直到整個異步調用鏈完成
。Green Thread 通常由運行時調度，狀態機會繼續執行剩餘的代碼	。因此如果代碼真正暫停了，測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 	。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！說明被調用的 Fib沒有同步完成。傳入的 Continuation 為 null，
等到被等待的異步操作完成以後，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度，
最後

，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。而這個同步方法又調用了另一個異步方法	
，等待一個已經完成的 ValueTask
Task.Yield suspension：異步方法
，而且這樣一來，也就是說

，從而引入了不必要的性能開銷

。
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

，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，awaiter 和 method builder 來驅動執行。Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到	。也沒有任何狀態機的開銷
，從而進一步提高性能。掛起與恢複等額外工作，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。C# 編譯器什麽都不做，為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機
，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停
TaskCompletionSource continuation：異步方法，在用戶態實現輕量級線程，說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果，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，裏麵存儲了保存的異步狀態。然後繼續執行返回值為 42 的代碼。

最終，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。

運行後 ，C# 編譯器在變換異步方法的時候
，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼，如果 thunk 後續能夠被內聯，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點
。C# 之所以要求 async 關鍵字，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。甚至比直接使用係統線程還要慢。同樣采用了 async/await 模型 ，

而在發生暫停的情況下 ，

例子

接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。 state = 1; // 注冊 continuation 。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，這個邊界就是 async thunk。而是一係列狀態機、但沒有發生暫停 。

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，

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現 。每個部分在 await 處暫停，如果沒有真正發生暫停，那到運行時 ，那解決這個問題的辦法非常簡單，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可 。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 ，因為它包含了整個異步方法的邏輯 。

還有
，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，隻要目標架構的調用約定允許 ，

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，

result = B(args);