於是調用方隻需要：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度
，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行	
，隨後再根據需要動態擴張
，
Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象	，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)

。
例子
接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼
。說明發生了暫停

就可以同時獲得異步方法的返回結果 ，隻要目標架構的調用約定允許 ，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧，導致開發者無法自由地控製調度行為。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>，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯
，當代碼最終交給 JIT 時
，當然
，
另外
，
也就是說
，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態	
，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。                        state = 1;                        // 注冊 continuation。
Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention。等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

result = B(args);

var result1 = Fib(n - 1);var result2 = Fib(n - 2);return result1 + result2;

• Synchronous baseline：同步基準測試
  ，直接返回結果 。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread ，雖然你的方法返回的是 Task<T> ，所有的異步抽象開銷全部消失了！

  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，額外的 Continuation 也走寄存器
  ，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象，掛起與恢複等額外工作，Green Thread 通常由運行時調度 ，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成 ，等待一個已經完成的 Task

• Completed ValueTask await
  ：異步方法，

  Green Thread

  其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前，當異步調用沒有真正發生暫停時，async 關鍵字其實並不是必須的，調用方在收到非空的 Continuation 後， // 當 Task.Delay 完成後 ，

  最後 ，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。 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 ，因為它包含了整個異步方法的邏輯。說明調用已經同步完成 ，並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，此時 eax中就是有效的返回值 ，

• Completed Task await ：異步方法 ，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流 ，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。

  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
  ，用戶並不能直接使用。調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍，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，並沒有需要恢複的狀態 ，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。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。 FailTask(ResultTask, ex); } }}

  這麽一來
  ，

  但如果執行到某個 await 時，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態 ，

  async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的 。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。甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，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 ！也就是說，直接調用普通方法

• Async method, no suspension 
  ：異步方法，也沒有任何狀態機的開銷。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 。Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0，async/await 模型下，Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI ，會觸發此前注冊的 continuation，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換、並判斷這次調用是否發生了暫停。因此運行時不僅需要切換普通棧指針，JIT 很難再把它重新恢複出來。

這樣一來，這與傳統 async 的執行模型有本質區別 。這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記 ，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界，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。

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，這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。直到 Task.Delay完成
，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。    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。並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上	。
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
，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，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針
、
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

，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態	。
除此之外
，
首先
，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸
，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，那麽它就會直接返回正常的結果
，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化
，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
，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降	，於是這部分的開銷直接歸零。例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、
還有，並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，下麵會解釋。很多異步方法可能根本不會暫停，
這麽一來
，
傳統 async 的局限性
你可能會注意到，也沒有任何狀態機的開銷，從而進一步提高性能。則把 Task<int> 設置為失敗狀態
。由於 Green Thread 並不是操作係統線程，
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	，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了
	，async/await 模型下，await 不是一個普通的識別符，而是一個用來標記暫停點的關鍵字

。Runtime Async 也有顯著的性能提升
	，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，直到整個異步調用鏈完成。這樣一來

，
那你說，
例如
，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到	。例如在 C++ 中	，這樣的調用鏈實際上是同步的。然後繼續執行返回值為 42 的代碼
	。    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
，而是直接返回 T的值	。MoveNext方法通常非常大	，                        // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點	。會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法	，
不過相信你會發現，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this，
總結
Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製
。因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，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，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈	，最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起
。它隻需要保存非常少量的東西
，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。實際上，線程親和性也是一個問題

。相較於 Green Thread，但沒有發生暫停	。等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停
Async state-machine chain：異步狀態機調用鏈	

，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，轉而開發 Runtime Async	。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，                    awaiter.GetResult();                    // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。但在整個異步調用鏈中，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，而不需要先包裝到某個對象中再返回
。這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍	
。這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，等待一個 Task.Yield 導致的暫停
ThreadPool continuation：異步方法，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，
更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統，
在 x64 上
，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。在所有測試中	，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
	，
等到被等待的異步操作完成以後，因此傳入的 Continuation為 null。當異步操作完成時	，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，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），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
。而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。C# 編譯器什麽都不做
，使狀態機再次執行 MoveNext。雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型
，對於這裏的 Task<int>方法	，就是	：
var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...
當然，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。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>
，而這個同步方法又調用了另一個異步方法，那解決這個問題的辦法非常簡單
，從而避免了線程切換的開銷。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了

。如果失敗則會在這裏拋出異常。那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈
，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms
，
.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大	，JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this，這個邊界就是 async thunk
。