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 ，甚至需要操作係統提供專門的支持。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。也沒有任何狀態機的開銷 ，

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，返回值走寄存器
 ，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行，因此運行時不僅需要切換普通棧指針，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度 ，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，下麵會解釋 。說明調用已經同步完成
，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。Runtime Async 也有顯著的性能提升，為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this，最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分，返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。並通過 MoveNext、因此 ，但在整個異步調用鏈中，那解決這個問題的辦法非常簡單，

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，對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機 ，就知道整個異步調用鏈已經暫停了，Task 、性能提升了近 20 倍，同樣采用了 async/await 模型 ，既然 C# 編譯器無法判斷 ，MoveNext方法通常非常大，並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯 。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象 ，一個普通的方法調用類似於
：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中
，那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分，而且這樣一來，

於是調用方隻需要 ：

mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，
那你說，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了
。如果沒有真正發生暫停，從而進一步提高性能。由於 Green Thread 並不是操作係統線程，隨後再根據需要動態擴張
，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道
。但它也有一些局限性。
運行後，並且調用鏈越深性能提升還會越大
！保存這這些東西隻需要幾十個字節，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！預熱之後各個測試運行一億次
，
在 x64 上
，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
	，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯，    add      ebx, r12d    mov      eax, ebx                     ; return value    xor      ecx, ecx                     ; null Continuation    retSUSPEND_FIRST:    ; Fib(n - 1) 暫停了，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換
、C# 編譯器在變換異步方法的時候
，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。async 關鍵字其實並不是必須的
，

可以看到對於這個方法，執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。這樣的調用鏈實際上是同步的。 FailTask(ResultTask, ex); } }}

這麽一來 ，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。並判斷這次調用是否發生了暫停。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態 。當異步調用沒有真正發生暫停時
，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。每個部分在 await 處暫停，於是宣布放棄 Green Thread 的實驗 ，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

其次，

這個測試包含了各種不同的場景：

• Synchronous baseline
  ：同步基準測試，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停
  ，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>
  ，並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行 。而是把異步控製流保留到運行時
  ，很多異步方法可能根本不會暫停 ，等待一個已經完成的 ValueTask

• Task.Yield suspension ：異步方法 ，這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。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 。 state = 1; // 注冊 continuation 。所有的異步抽象開銷全部消失了！這樣一來 ，

  async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。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） ，這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼，

傳統 async/await

.NET 自古以來就提供了 async/await 異步編程模型，甚至比直接使用係統線程還要慢。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。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。轉而開發 Runtime Async。例如部分 GUI、

不過相信你會發現，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。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 ，因此如果代碼真正暫停了， CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常，

另外 ，

例子

接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界 
。因此至少需要保存寄存器狀態、當然 ，

例如，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。尤其是在沒有發生暫停的情況下，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點
。例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、然後繼續執行返回值為 42 的代碼 。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，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象， // 當 Task.Delay 完成後，掛起與恢複等額外工作
，那到運行時，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 ，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行
。但從普通 C# 代碼看來 ，雖然你的方法返回的是 Task<T>
 ，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，也就是說，從而引入了不必要的性能開銷 
。那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，直接返回結果 。從而簡化了異步編程的複雜性 。則把 Task<int> 設置為失敗狀態。同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，

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，那麽它就會直接返回正常的結果
，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。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 。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。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 。那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，這時候當前 Fib自己也必須暫停。那麽當前異步調用鏈就需要暫停
。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，

再有 ，awaiter 和 method builder 來驅動執行 。就是：

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

當然，雖然它們的調用鏈看起來是異步的，如果為 null 說明已經同步完成，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化，由 JIT 直接處理和優化 。所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。被等待操作的返回值或異常狀態等等
。Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，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 。這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。隻要目標架構的調用約定允許 ，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界 ，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 ，也無法做任何優化，

  Runtime Async

  傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機 ，從而避免了線程切換的開銷。直到整個異步調用鏈完成。那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可 。

  而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，而是一係列狀態機、在用戶態實現輕量級線程， // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。無論暫停還是不暫停，導致開發者無法自由地控製調度行為
   。而不需要先包裝到某個對象中再返回。Green Thread 通常由運行時調度
  ，而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧 ，這意味著整個調用鏈中沒有創建任何 Task對象
  ，Runtime Async 都能以最小的開銷執行。此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行，如果 thunk 後續能夠被內聯
  ，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  ，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中 ，awaiter 和 continuation 之間的交互
  。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread，並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來 。因為 C# 編譯器的編譯單元是方法 ，

  會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法，實際上，就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。當代碼最終交給 JIT 時 ，因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型，

  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
  ，JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼
   ， 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 。檢查返回的 Continuation 是否為 null，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 ，也沒有任何狀態機的開銷 。 awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成， 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 ，

  但如果執行到某個 await 時，await 不是一個普通的識別符，直接原地慢了 5 倍以上。