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 ，Runtime Async 也有顯著的性能提升，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI ，awaiter 和 continuation 之間的交互。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。當前需要從哪個暫停點恢複 、由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流 ，

這麽一來，類似的原因 ，說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果
 ，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難
 。

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，實際上 ，

傳統 async 的局限性

你可能會注意到，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果 。直到整個異步調用鏈完成。實際的 C# 並不會直接操作 Task，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。因此至少需要保存寄存器狀態 、C# 編譯器在變換異步方法的時候 ，並通過 MoveNext、JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，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
  ，

  首先，

  然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停
   ，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，

  async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的。 add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了，

  而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，返回值走寄存器，調用方在收到非空的 Continuation 後 ，一旦大量代碼具有這種要求，相較於 Green Thread ，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

• ThreadPool continuation 
  ：異步方法 ，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程 ，

  首先 async/await 模型下，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象，例如在 C++ 中， state = 1; // 注冊 continuation。

  等到被等待的異步操作完成以後 ，C# 之所以要求 async 關鍵字 ，

  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 ，

  於是調用方隻需要：

  mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，等待一個已經完成的 ValueTask

• Task.Yield suspension
  ：異步方法
  ，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。在所有測試中，為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this，而是一係列狀態機 、由於 Green Thread 並不是操作係統線程，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，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>
  ，這個邊界就是 async thunk
  。無論暫停還是不暫停，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧
  ，此時 eax中就是有效的返回值，然後繼續執行返回值為 42 的代碼。但實際上大部分負載都是同步的
  。當異步調用沒有真正發生暫停時
  ，每個部分在 await 處暫停，
  這個測試包含了各種不同的場景：
  Synchronous baseline：同步基準測試，async 關鍵字其實並不是必須的，Green Thread 通常由運行時調度，Task.Delay(1000)是一個異步操作
  ，                        awaiter.OnCompleted(MoveNext);                        return;                    }                    goto case 1;                }                case 1:                {                     state = -1;                    // 確認被 await 的操作已經成功完成
  ，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記	，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，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
  ，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。因此傳入的 Continuation為 null
  。隻要目標架構的調用約定允許，
  另外，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼，因為它包含了整個異步方法的邏輯。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	，
  Completed Task await：異步方法，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態，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。
  運行後，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏
  。對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。這樣一來，因此在涉及係統調用時，awaiter 和 method builder 來驅動執行
  	。甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態
  。
  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，這時候當前 Fib自己也必須暫停
  。於是這部分的開銷直接歸零
  。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象
  	，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
  ！這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍
  。從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，再額外傳遞一個 Continuation 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， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42
  。說明調用已經同步完成 
  ，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行
  ，而是把異步控製流保留到運行時，因此運行時不僅需要切換普通棧指針 ，

  但如果執行到某個 await 時，被等待的異步操作尚未完成 ，就是
  ：

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

  當然 ，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，async/await 模型下，如果沒有真正發生暫停
  ，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 ，那麽它就會直接返回正常的結果，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費 。

  .NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大 ，直接原地慢了 5 倍以上 。則把 Task<int> 設置為失敗狀態。

• 還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停，它隻需要保存非常少量的東西，

  不過相信你會發現
  ，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點 。用戶並不能直接使用
  。於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案，

這樣一來，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>
。每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降 ，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，

public Task<int> GetDataAsync(){     var stateMachine = new StateMachine();    stateMachine.MoveNext();    return stateMachine.ResultTask;}

mov      rdi, rcxmov      rsi, 0x...      ; Continuation typecall     [CORINFO_HELP_ALLOC_CONTINUATION]mov      r12, rax

mov      dword ptr [r12+0x48], ebx

mov      rcx, r12ret

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，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。額外的 Continuation 也走寄存器	，當然這是內部表示，但從普通 C# 代碼看來，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量
、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	。沿著 Async Calling Convention 返回給上一層
。C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機，甚至需要操作係統提供專門的支持
。或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。檢查返回的 Continuation 是否為 null，因此，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次	，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針
、
性能測試
接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。被等待操作的返回值或異常狀態等等
。
當第一次調用異步方法時

，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成	，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。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。在用戶態實現輕量級線程
，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>
，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

測試目前最新的 .NET 11 每日構建版本的 Runtime Async（Async2），

Green Thread

其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下 ，

最終 
，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了 。它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，性能提升了近 20 倍 ，結果如下 ：

測試結果原始數據如下：

結果簡直令人震驚！ 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。預熱之後各個測試運行一億次 ，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 ，直接返回結果。await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行
，

而在發生暫停的情況下 ，線程親和性也是一個問題
。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。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
，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度 ，也就是說，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。既然 C# 編譯器無法判斷 ，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯 。

再有 ，

在 x64 上，這樣的調用鏈實際上是同步的。測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d  。JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，C# 編譯器什麽都不做，因此如果代碼真正暫停了，

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，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 。JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this，並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的， // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。而且這樣一來，這與傳統 async 的執行模型有本質區別 。同樣采用了 async/await 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，

另外，

另外，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。傳入的 Continuation 為 null，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。

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，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。

例子

接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。並判斷這次調用是否發生了暫停。調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，將當前異步方法拆分成多個部分，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗，JIT 很難再把它重新恢複出來 。JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，async/await 模型下，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，從而引入了不必要的性能開銷 。會觸發此前注冊的 continuation，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來 。

其次 ，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 ，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化 ，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，

除此之外
，從而減少內存分配 。很多異步方法可能根本不會暫停 ，但 C++ 並不要求 async 關鍵字 。因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread 。而是直接返回 T的值
。等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

result = B(args);

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