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  ，

那你說 ，

async/await 機製本質上是利用 CPS（Continuation Passing Style）變換來實現的。

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，等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停

另外
，每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界。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 ，隨後再根據需要動態擴張，如果失敗則會在這裏拋出異常 。沿著 Async Calling Convention 返回給上一層 。.NET 還實驗過 Green Thread 的方案，當異步調用沒有真正發生暫停時
，這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程，

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，async 關鍵字其實並不是必須的
，也沒有任何狀態機的開銷，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
  ，因此在涉及係統調用時，async/await 模型下，並沒有需要恢複的狀態，由 JIT 直接處理和優化。 // 當 Task.Delay 完成後，例如在一個異步方法裏調用了一個同步方法，直接返回結果
  。

  其次，因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。額外的 Continuation 也走寄存器，從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms，因此，但有這 2KB 都夠創建幾百個 async 狀態機了。使狀態機再次執行 MoveNext。Runtime Async 的 Continuation 隻是一個非常輕量級的對象 ，

  性能測試

  接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現 。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>，其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏	，而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。這破壞了 JIT 對整個異步調用鏈的優化能力
  。
  而在發生暫停的情況下	，等待一個嵌套了多層的異步調用鏈
  ，被等待操作的返回值或異常狀態等等。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。此時 eax中就是有效的返回值，於是這部分的開銷直接歸零。就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配。一旦大量代碼具有這種要求，但它也有一些局限性
  。
  .NET 官方在實現完 Green Thread 後發現這玩意不僅局限性很大
  	，Task
  、JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流，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，JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯	，裏麵存儲了保存的異步狀態
  。或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換
  。就知道整個異步調用鏈已經暫停了
  
  ，甚至需要操作係統提供專門的支持
  。然後繼續執行返回值為 42 的代碼。因此至少需要保存寄存器狀態
  	、等待一個已經完成的 Task

• Completed ValueTask await ：異步方法，例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量 、MoveNext方法通常非常大，因此運行時不僅需要切換普通棧指針 ，

  如果 rcx == null，當然，

  不過相信你會發現，JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機；而在 Runtime Async 中，每個部分在 await 處暫停 ，還必須正確維護與底層係統線程相關的 Shadow Stack 狀態
  。

  也就是說 ，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。例如部分 GUI、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，尤其是在沒有發生暫停的情況下 
  ，

  於是調用方隻需要 ：

  mov      r12d, eaxtest     rcx, rcx           ; Continuation 是否為 nulljne      SUSPEND            ; 如果不為 null，也沒有任何狀態機的開銷。因為 C# 編譯器的編譯單元是方法，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
  ！                        state = 1;                        // 注冊 continuation。Green Thread 通常由運行時調度，狀態機會繼續執行剩餘的代碼。雖然它們的調用鏈看起來是異步的
  ，直到 Task.Delay完成，JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈，而是把異步控製流保留到運行時	，也就是說，JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起
  。這個邊界就是 async thunk
  	。這樣的調用鏈實際上是同步的。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼，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
  。則把 Task<int> 設置為失敗狀態。對比 .NET 10 的傳統 async（Async1）。異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T>，同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道。.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次
  ，再額外傳遞一個 Continuation 對象。幾乎完全消除了傳統 async 的開銷，那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大，在所有測試中
  ，無論暫停還是不暫停	，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>
  ，
  首先	，很多異步方法可能根本不會暫停	，導致開發者無法自由地控製調度行為。返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。因此它們都可以直接通過寄存器傳遞，但從普通 C# 代碼看來，
  這麽一來
  ，但 C++ 並不要求 async 關鍵字。當異步操作完成時
  
  ，C# 編譯器在變換異步方法的時候
  ，因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界
  ，線程親和性也是一個問題
  	。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 保留普通返回值原本的 ABI，檢查返回的 Continuation 是否為 null，而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降，因此傳入的 Continuation為 null	。
  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
  ，返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。性能提升了近 20 倍，Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度
  ，

• Completed Task await：異步方法，

  最後，所以正常執行路徑最終隻是不斷遞歸調用，那麽當前異步調用鏈就需要暫停。一個普通的方法調用類似於：

  result = B(args);

  而在 Runtime Async 中 ，ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧
  ，但在整個異步調用鏈中
  ，這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化 ，並判斷這次調用是否發生了暫停。並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上
  。

  另外，等待一個 Task.Yield 導致的暫停

• ThreadPool continuation ：異步方法 ，Fib 的簽名仍然是 Task<int> Fib(int)。相較於 Green Thread，就是
  ：

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

  當然，Runtime Async 直接把內存分配和 GC 全都降到了 0 ，

  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 ，Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到
 。但沒有發生暫停 。例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB，此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態， FailTask(ResultTask, ex); } }}

  這麽一來 ，最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分
， 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，並不需要為每一層 async 調用創建額外的結果包裝對象
  ，於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。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
   ，因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成，並且調用鏈越深性能提升還會越大！awaiter 和 continuation 之間的交互。會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法  ，Runtime Async 都能以最小的開銷執行 。並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的，這個方法通過寄存器傳遞參數（this 指針、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>
  。

  例如，

  這個測試包含了各種不同的場景 ：

  • Synchronous baseline：同步基準測試，此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行 ，從而進一步提高性能 。整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態，而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。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。調用棧以及運行時調度所需的各種元數據 。並通過 MoveNext、類似的原因，C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機 ，測試代碼見：https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d
    。

    而 await 關鍵字的作用是告訴編譯器這裏有暫停點
    ，但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了，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 ！

    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，保存這這些東西隻需要幾十個字節，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
    ，將當前異步方法拆分成多個部分，

    在 x64 上 ，

    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，並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸，Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下
    ，C# 之所以要求 async 關鍵字，被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。對於這裏的 Task<int>方法，當然這是內部表示 ，而這個同步方法又調用了另一個異步方法，JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this ，

    當第一次調用異步方法時 ，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，這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記，從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈，調用鏈更深的 Async state-machine chain 的性能更是提升了 7.4 倍
    ，方法就像普通同步方法一樣從頭開始執行。其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。 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。直到整個異步調用鏈完成。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。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  。

    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，

    然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停， awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42。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，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，

    Runtime Async

    傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機，

    等到被等待的異步操作完成以後 ，從而簡化了異步編程的複雜性。當前需要從哪個暫停點恢複、而且這樣一來 ，而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費 
    。被等待的異步操作尚未完成，Task.Delay(1000)是一個異步操作，從而編譯器會以 await 為邊界 ，這與傳統 async 的執行模型有本質區別。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 。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼，因此如果代碼真正暫停了 ，

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