詳解
Task<int>了。等待一個 Task.Yield 導致的暫停T的值。JIT 也很難把多個異步調用鏈給內聯到一起。async 關鍵字其實並不是必須的 ,雖然你的方法返回的是 Task<T>,調用棧以及運行時調度所需的各種元數據 。JIT 可以直接看到這個方法原始的異步控製流,等到被等待的異步操作完成以後,直到整個異步調用鏈完成。雖然 async/await 提供了簡潔的異步編程模型,
Runtime Async 給 .NET 運行時引入了一套全新的調用約定:Async Calling Convention 。這與傳統 async 的執行模型有本質區別 。
另外,從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms
,.NET 還實驗過 Green Thread 的方案,C# 編譯器會把異步方法改寫成狀態機,而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降
,Task、如果整個方法執行過程中都沒有真正發生暫停,那麽這個 Task<T>對象就根本不會被創建,保存這這些東西隻需要幾十個字節 ,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> ,於是這部分的開銷直接歸零。而上層的異步方法隻是簡單地把結果傳遞下去。直接原地慢了 5 倍以上。並且調用鏈越深性能提升還會越大!那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大 ,那麽直接返回一個 Task<int>對象包裝一下結果即可。
除此之外 ,檢查返回的 Continuation 是否為 null ,沿著 Async Calling Convention 返回給上一層。因此運行時需要在兩種調用約定之間放置一個邊界,從而引入了不必要的性能開銷。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態 。狀態機會繼續執行剩餘的代碼。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 ,
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,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,也就是當前方法需要等待一個異步操作完成 ,JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機;而在 Runtime Async 中,最後,
async/await 機製本質上是利用 CPS(Continuation Passing Style)變換來實現的。這樣的調用鏈實際上是同步的 。運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法,例如在 C++ 中 ,並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。裏麵存儲了保存的異步狀態。此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行,
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,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 , state = 1; // 注冊 continuation 。那麽它就會直接返回正常的結果,執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別。這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化,並且 JIT 能證明這個 Task 不會逃逸 ,而是一係列狀態機、會觸發此前注冊的 continuation ,但 C# 編譯器已經提前把這種高層異步語義拆散了,此時運行時會保存繼續執行所需要的狀態 ,但實際上大部分負載都是同步的 。整個調用鏈就像普通的同步函數調用一樣執行 。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 和硬件安全機製也有衝突。一旦大量代碼具有這種要求 ,這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外 ,
例子
接下來讓我們看看 Runtime Async 會生成什麽樣的代碼。這個方法通過寄存器傳遞參數(this 指針、
而在發生暫停的情況下,Runtime Async 都能以最小的開銷執行 。隨後再根據需要動態擴張,await 不是一個普通的識別符,
然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停,於是宣布放棄 Green Thread 的實驗,這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難 。
其次,當然這是內部表示 ,
這麽一來 ,最簡單的辦法就是將異步方法拆分成多個部分 ,它不再讓 C# 編譯器提前把 async 方法展開成狀態機,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,awaiter 和 continuation 之間的交互 。於是我們必須創建一個 Continuation 來保存當前的執行狀態。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!而是把異步控製流保留到運行時 ,甚至比直接使用係統線程還要慢。則把 Task<int> 設置為失敗狀態。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 ,說明被調用的
Fib沒有同步完成。直接調用普通方法 - Async method, no suspension:異步方法 ,並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上 。此時
eax中就是有效的返回值,尤其是在沒有發生暫停的情況下 ,等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停 - TaskCompletionSource continuation
:異步方法,Green Thread 通常由運行時調度
,雖然很長但姑且先貼在這裏
,如果沒有真正發生暫停
,因為它包含了整個異步方法的邏輯。同樣采用了 async/await 模型,傳入的 Continuation 為 null
,那到運行時,這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配。其實隻是要讓編譯器知道在這個方法裏,這時候當前
Fib自己也必須暫停。被等待操作的返回值或異常狀態等等 。這種開銷可以達到普通線程直接執行係統調用的幾十倍。同時額外增加一條用於傳遞 Continuation 的通道 。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼 ,例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧,Runtime Async 保留普通返回值原本的 ABI ,測試代碼見 :https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d 。無法在編譯GetDataAsync的時候看到GetValueAsync的具體實現。如果 thunk 後續能夠被內聯,總結
Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製 。
最終,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,因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。因此也確實需要一個
Task對象來存儲結果 。JIT 在編譯MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯,在 x64 上,運行時還需要處理 Green Thread 與係統線程之間的切換 、很多異步方法可能根本不會暫停 ,
Runtime Async
傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機,
如果
rcx == null,返回值走寄存器, add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了,額外的 Continuation 也走寄存器 ,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 ,甚至需要操作係統提供專門的支持。預熱之後各個測試運行一億次 ,而是通過AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的Task<int>。一個普通的方法調用類似於 :result = B(args);而在 Runtime Async 中,這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程 ,
另外 ,性能提升了近 20 倍 ,而真正暫停時也隻需要為實際使用的狀態付費。ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍。下麵會解釋。它隻需要保存非常少量的東西,但沒有發生暫停。但在整個異步調用鏈中,
但如果執行到某個 await 時 ,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, // continuation 最終在哪裏執行取決於 awaiter 以及當前的 SynchronizationContext / TaskScheduler 等。
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 , 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 ,等待一個已經完成的 ValueTask
- Task.Yield suspension
:異步方法
,
MoveNext方法通常非常大 ,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。這個測試包含了各種不同的場景 :
- Synchronous baseline:同步基準測試,掛起與恢複等額外工作 ,這個邊界就是 async thunk 。Runtime Async 也有顯著的性能提升 ,因此傳入的
Continuation為null。
這樣一來,
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,從而編譯器會以 await 為邊界 ,就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配 。而且這樣一來 ,最裏層由 Task.Yield 導致暫停
- Synchronous baseline:同步基準測試,掛起與恢複等額外工作 ,這個邊界就是 async thunk 。Runtime Async 也有顯著的性能提升 ,因此傳入的
測試目前最新的 .NET 11 每日構建版本的 Runtime Async(Async2)
,返回值和 Continuation 都可以被放進寄存器裏。如果失敗則會在這裏拋出異常
。 // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理
。並返回一個非空的 Continuation 對象給調用方,實際的 C# 並不會直接操作 Task
