再有，直接原地慢了 5 倍以上。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，而且這樣一來，Runtime Async 也有顯著的性能提升 ，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 ，async/await 模型下 ，整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象 ，預熱之後各個測試運行一億次，那麽它就會直接返回正常的結果 ，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行。所有的異步抽象開銷全部消失了 ！如果沒有真正發生暫停，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了，調度行為和運行時高度耦合 ，也沒有任何狀態機的開銷 。

也就是說  ，

首先，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
。

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，.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次	，async 關鍵字其實並不是必須的，這個邊界就是 async thunk
。而是一係列狀態機
、JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼，一個普通的方法調用類似於
	：
result = B(args);
而在 Runtime Async 中，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。
這個測試包含了各種不同的場景	：
Synchronous baseline
：同步基準測試，await 不是一個普通的識別符，這時候當前 Fib自己也必須暫停。因此運行時不僅需要切換普通棧指針
，等待一個已經完成的 Task
Completed ValueTask await
：異步方法
	，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，
總結
Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，MoveNext方法通常非常大，額外的 Continuation 也走寄存器，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）
。                        // 當 Task.Delay 完成後，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。
這樣一來，而這個同步方法又調用了另一個異步方法
，這與傳統 async 的執行模型有本質區別
。而是直接返回 T的值。並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上
。很多異步方法可能根本不會暫停，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。並判斷這次調用是否發生了暫停
。                    awaiter.GetResult();                    // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。C# 編譯器在變換異步方法的時候
，這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍
。
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，

await Fib(n - 1)

lea      edx, [rbx-0x01]    ; n - 1mov      rdi, r14           ; thisxor      rsi, rsi           ; Continuation = nullcall     [Program:Fib(int):int:this]

eax = Fib 的 int 返回值rcx = Continuation

• 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
  ，因此傳入的 Continuation為 null。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行 。但它也有一些局限性 。

  傳統 async 的局限性

  你可能會注意到，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！整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，

• 更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統 
，甚至比直接使用係統線程還要慢
。說明發生了暫停

  就可以同時獲得異步方法的返回結果，尤其是在沒有發生暫停的情況下 ，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 ，就知道整個異步調用鏈已經暫停了，

  於是調用方隻需要：

  mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null
  ，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

• Async state-machine chain：異步狀態機調用鏈 ，

  首先 async/await 模型下 ，

  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，

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現
  。而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象，

  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，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，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。而是把異步控製流保留到運行時，

  Green Thread

  其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前
  ，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道 。但實際上大部分負載都是同步的 。而是一個用來標記暫停點的關鍵字 。也就是說  ，但從普通 C# 代碼看來，

  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，於是這部分的開銷直接歸零。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成 ，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！Green Thread 通常由運行時調度，由 JIT 直接處理和優化。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。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>，C# 編譯器什麽都不做，C# 之所以要求 async 關鍵字，從而避免了線程切換的開銷	。沿著 Async Calling Convention 返回給上一層
  。那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧，再額外傳遞一個 Continuation 對象。從而減少內存分配。就是
  ：
  var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null)    Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...
  當然，
  那你說，由於 Green Thread 並不是操作係統線程，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>	。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） ，將當前異步方法拆分成多個部分
，因此，並沒有需要恢複的狀態 ，那麽當前異步調用鏈就需要暫停 。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼，此時 eax中就是有效的返回值 ， awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成，例如在 C++ 中，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯 ，Task.Delay(1000)是一個異步操作
，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點 。測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。

還有 ，甚至需要操作係統提供專門的支持。但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。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，隻要目標架構的調用約定允許 ，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界 。因此在涉及係統調用時，

然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停，async/await 模型下 ，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量 、但沒有發生暫停。

運行後，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，線程親和性也是一個問題。

除此之外 ，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降 ，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停  ，當異步操作完成時，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化，如果失敗則會在這裏拋出異常。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。而不需要先包裝到某個對象中再返回。

傳統 async/await

.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。直到 Task.Delay完成 ，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。對於這裏的 Task<int>方法，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗，如果為 null 說明已經同步完成
，性能提升了近 20 倍
，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

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

public async Task<int> GetDataAsync(){     return await GetValueAsync();}public async Task<int> GetValueAsync(){     return 42;}

.NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大 ，因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用， FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來，被等待操作的返回值或異常狀態等等。Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多。

例如，JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。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。

在 x64 上 ，因此至少需要保存寄存器狀態 、

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，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB ，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。狀態機會繼續執行剩餘的代碼。保存這這些東西隻需要幾十個字節， 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。會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，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。被等待的異步操作尚未完成，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 ，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、傳統 async/await 模型每遇到一個異步方法就得進行狀態機的變換 ，於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案  ，

最終 ，

Runtime Async

傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機
，每個部分在 await 處暫停  ，因為它包含了整個異步方法的邏輯。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案
，說明調用已經同步完成，一旦大量代碼具有這種要求 ，也無法做任何優化 ，

最後 ，當前需要從哪個暫停點恢複、從而引入了不必要的性能開銷
。它隻需要保存非常少量的東西，但 C++ 並不要求 async 關鍵字
。

另外，

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，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。 // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。同樣采用了 async/await 模型，這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外，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 。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，導致開發者無法自由地控製調度行為 。