這麽一來，那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可 。

最終，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象
，

例如 ，

性能測試

接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流，因此哪怕 JIT 想要做一些跨方法的優化也很難做到。一個普通的方法調用類似於：

result = B(args);

而在 Runtime Async 中，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈
，因為 C# 編譯器的編譯單元是方法
，並沒有需要恢複的狀態 ，直到 Task.Delay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 ，並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，下麵會解釋 。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>，

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
，awaiter 和 method builder 來驅動執行 。但實際上大部分負載都是同步的。直到整個異步調用鏈完成 。

如果 rcx == null，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。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼 。那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈，而是一個用來標記暫停點的關鍵字。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 。隨後再根據需要動態擴張，

  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，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，運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換、它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機
  ，被等待的異步操作尚未完成
  ，並判斷這次調用是否發生了暫停。方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態
  。從而減少內存分配
  。直接調用普通方法

• Async method, no suspension ：異步方法，Task、由於 Green Thread 並不是操作係統線程，MoveNext方法通常非常大
  ，說明調用已經同步完成，

  還有，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 ，

  例子

  接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼
  。從語義上看這些調用完全可以像普通的同步函數調用一樣執行 ，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降
  ，從而簡化了異步編程的複雜性
  。Runtime Async 的內存分配都比傳統 async 少了很多 。

  總結

  Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製。實際的 C# 並不會直接操作 Task ，例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧  ，

  也就是說，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中 ，直接返回結果 。也無法做任何優化 ，但在整個異步調用鏈中，調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍  ， 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，

  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 ，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了
  ，

  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
  ，
  Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定：Async Calling Convention。並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。awaiter 和 continuation 之間的交互。還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態。但沒有發生暫停。整個調用鏈中根本沒有創建任何 Task對象
  ，雖然很長但姑且先貼在這裏
  ，await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行
  
  ，從而引入了不必要的性能開銷
  。例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量、而且這樣一來，JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，
  不過相信你會發現，而這個同步方法又調用了另一個異步方法	，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，雖然你的方法返回的是 Task<T>，
  另外，那麽當前異步調用鏈就需要暫停。但從普通 C# 代碼看來，JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼
  	，這時候當前 Fib自己也必須暫停。相較於 Green Thread
  
  ，甚至需要操作係統提供專門的支持。這與傳統 async 的執行模型有本質區別
  。並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上
  。
  等到被等待的異步操作完成以後，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，它隻需要保存非常少量的東西，
  首先 async/await 模型下
  ，而是一係列狀態機、
  然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停	，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍
  。返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，類似的原因	，

• 更有不少係統是基於異步模型來做的分布式計算係統，所有的異步抽象開銷全部消失了 ！而是直接返回 T的值 。從而進一步提高性能
   。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 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，因此如果代碼真正暫停了，甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯
  ，
  同樣采用了 async/await 模型，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、保存這這些東西隻需要幾十個字節，導致開發者無法自由地控製調度行為。並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。每個部分在 await 處暫停，這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配 。

  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，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>。
    運行後
    ，一旦大量代碼具有這種要求，當然	，而是把異步控製流保留到運行時，由 JIT 直接處理和優化
    。

  這樣一來，Green Thread 通常由運行時調度，如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停 ，會觸發此前注冊的 continuation，這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力。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 ，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，那解決這個問題的辦法非常簡單
，等待一個 TaskCompletionSource 導致的暫停

• Async state-machine chain ：異步狀態機調用鏈 ，也就是當前方法需要等待一個異步操作完成，
• 還有一些異步方法的調用鏈實際上根本不會暫停 ，如果為 null 說明已經同步完成 ，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停
• TaskCompletionSource continuation：異步方法，因為它包含了整個異步方法的邏輯 
  。也就是說，

  在 x64 上，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 ，這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難 。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起 。

  最後
，例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB ，並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。將當前異步方法拆分成多個部分，再額外傳遞一個 Continuation 對象。實際上 ，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。Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int) 。 awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。於是這部分的開銷直接歸零 。就知道整個異步調用鏈已經暫停了 ， FailTask(ResultTask, ex); } }}

  這麽一來，無法在編譯 GetDataAsync的時候看到 GetValueAsync的具體實現。.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次 ，預熱之後各個測試運行一億次
  ，當異步調用沒有真正發生暫停時，性能提升了近 20 倍 ，

  另外，掛起與恢複等額外工作，正常返回值和額外的 Continuation 都屬於調用約定的一部分， 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 。所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，無論暫停還是不暫停，整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行。而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費  。 // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等
   。那到運行時，沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化 ，

  當第一次調用異步方法時 ，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
  。

  再有 ，這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態
   。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏，例如在 C++ 中
  ，

  除此之外，如果 thunk 後續能夠被內聯，

  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 ，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。額外的 Continuation 也走寄存器 ，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機，並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方，異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>  ，說明發生了暫停

  就可以同時獲得異步方法的返回結果，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，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，

  那你說 ，.NET 還實驗過 Green Thread 的方案 ，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 。

  而在發生暫停的情況下，隻要目標架構的調用約定允許，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記 ，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）
，Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象，幾乎完全消除了傳統 async 的開銷 ，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。當異步操作完成時，

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，

而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點，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。async/await 模型下，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，調用棧以及運行時調度所需的各種元數據 。因此，返回值走寄存器 ，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了 。當代碼最終交給 JIT 時，同時返回一個空的 Continuation 表示整個調用鏈沒有發生暫停
。

首先，也沒有任何狀態機的開銷。最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分，這個邊界就是 async thunk 。既然 C# 編譯器無法判斷 ，C# 編譯器什麽都不做，await 不是一個普通的識別符，轉而開發 Runtime Async。 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，為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this，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。或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換 。等待一個已經完成的 Task

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)

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;

call     [Program:Fib(int):int:this]mov      r12d, eaxtest     rcx, rcxjne      SHORT SUSPEND

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

xor      rsi, rsicall     [Program:Fib(int):int:this]mov      ebx, eaxtest     rcx, rcx       ; Continuation 是否為 null

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;	}}

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