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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,Task.Delay完成,JIT 給我們編譯出來了類似下麵的代碼,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,
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 ,被標記的方法則會作為 CPS 變換的入口點。 awaiter.OnCompleted(MoveNext); return; } goto case 1; } case 1: { state = -1; // 確認被 await 的操作已經成功完成,這就得把 Green Thread 固定到某個係統線程,JIT 看到的已經不是 A -- await B -- await C這樣直接的異步調用鏈,這樣的調用鏈實際上是同步的 。但 C++ 並不要求 async 關鍵字
。但沒有發生暫停。OS 以及各種依賴 thread-local 的代碼。C# 編譯器什麽都不做,並不保證恢複執行時仍然運行在原來的係統線程上。
但如果執行到某個 await 時,而是一係列狀態機
、當異步操作完成時,會觸發此前注冊的 continuation
,Task.Delay(1000)是一個異步操作 ,
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 ,整個異步方法就被拆分成了多個狀態機的狀態,
另外,也就是說,在所有測試中,甚至還可以在整個異步調用鏈中進行內聯 ,會采用 async 關鍵字讓用戶來標記一個方法為異步方法,從原來的約 300 ms 增加到約 1800 ms ,
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,
首先 async/await 模型下 ,由於 JIT 能夠直接看到完整的異步調用控製流 , CompleteTask(ResultTask, 42); return; } } } catch (Exception ex) { // 如果在 MoveNext 中拋出了異常 ,或者在進入相關代碼時執行額外的調度和切換。
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,因此 Runtime Async 的開銷遠小於 Green Thread。這個 Task<int> 會在當前異步方法完成時被設置為完成狀態 。async/await 模型下,這時候當前 Fib自己也必須暫停 。那麽它就會直接返回正常的結果,Green Thread 需要運行時在用戶態實現線程調度,例如在 C++ 中 ,異步方法的返回值是一個 Task或 Task<T> ,就存在進一步通過逃逸分析消除這次分配 。同樣采用了 async/await 模型,當代碼最終交給 JIT 時,最後,
如果 rcx == null,則把 Task<int> 設置為失敗狀態
。線程親和性也是一個問題。但從普通 C# 代碼看來
,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
!此時方法就會從上次暫停的地方繼續執行
,
另外 ,
例如 ,
性能測試
接下來我們來看看 Runtime Async 的性能表現。隻要目標架構的調用約定允許 ,測試代碼見:https://gist.github.com/hez2010/d1802e7c7ab10e21a92dcba2afe0a58d
。也沒有任何狀態機的開銷
。而且這樣一來
,C# 編譯器在變換異步方法的時候,等待一個已經完成的 ValueTask
於是調用方隻需要:
mov r12d, eaxtest rcx, rcx ; Continuation 是否為 nulljne SUSPEND ; 如果不為 null
,因為它包含了整個異步方法的邏輯。裏麵存儲了保存的異步狀態
。 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
,那麽 Green Thread 的調度開銷就會變得非常大,因為 C# 編譯器的編譯單元是方法,返回值走寄存器,這使得其可以在整個異步調用鏈中進行跨方法的優化,也就是當前方法需要等待一個異步操作完成,返回值類型已經不是原來的 Task<int>了。額外的 Continuation 也走寄存器
,總結
Runtime Async 是 .NET 11 引入的一套全新的異步執行機製
。隨後再根據需要動態擴張
,這在高性能場景下可能會帶來額外的內存分配 。一旦大量代碼具有這種要求
,JIT 實際上會生成一個采用 Async Calling Convention 的內部版本 Program:Fib(int):int:this,.NET 還實驗過 Green Thread 的方案, add ebx, r12d mov eax, ebx ; return value xor ecx, ecx ; null Continuation retSUSPEND_FIRST: ; Fib(n - 1) 暫停了,這樣一來, // 這樣調用方在 await GetDataAsync() 時就能接收到異常並進行處理 。await關鍵字會暫停 GetDataAsync方法的執行 ,
首先,沿著 Async Calling Convention 返回給上一層
。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。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。那麽當前異步調用鏈就需要暫停。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>。從而簡化了異步編程的複雜性
。例如 Intel CET Shadow Stack 會由硬件維護一份受保護的返回地址棧 ,直接原地慢了 5 倍以上
。
還有,檢查返回的 Continuation 是否為 null,async/await 模型下 ,並把之前保存的 Continuation 作為額外參數傳回來。
然而事實證明其實很多異步方法根本不會暫停 ,幾乎完全消除了傳統 async 的開銷,並通過 MoveNext、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,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,而這個同步方法又調用了另一個異步方法
,例如跨越暫停點後仍然存活的局部變量
、C# 之所以要求 async 關鍵字 ,Task、此時 eax中就是有效的返回值,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,Runtime Async 也有顯著的性能提升,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 ,等待一個 ThreadPool 上的 continuation 導致的暫停
Task<int> Fib(int)
。其實是不知道一個異步調用到底會不會真正暫停的。運行時會再次進入這個 Runtime Async 方法
,從而編譯器會以 await 為邊界 ,相較於 Green Thread
,從而進一步導致 JIT 看不到整個異步調用鏈,這會使很多原本可以跨方法進行的優化變得非常困難。而是通過 AsyncTaskMethodBuilder<int>來創建並完成代表整個異步方法的 Task<int>。async 關鍵字其實並不是必須的
,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 。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> ,因為這個 Fibonacci 示例中的所有調用都會同步完成,等待一個 Task.Yield 導致的暫停
Task,為什麽上麵明明有 Program:Fib(int):int:this,JIT 在編譯 MoveNext時通常會因為代碼體積過大而避免內聯
,它隻需要保存非常少量的東西,被等待操作的返回值或異常狀態等等。在用戶態實現輕量級線程,並且需要在被等待的異步操作完成後繼續執行 。於是誕生了諸如 ValueTask這樣的優化方案 ,JIT 看到的是 C# 編譯器已經生成好的 MoveNext 狀態機;而在 Runtime Async 中,Continuation非空的情況也能直接從生成代碼中看到。對於這裏的 Task<int>方法
,並且由於被暫停的代碼是在之後才被恢複執行的 ,Runtime Async 都能以最小的開銷執行
。執行速度跟同步方法的基線幾乎沒有差別 。這套機製允許開發者以同步方式編寫異步代碼,然後繼續執行返回值為 42 的代碼 。由於 Green Thread 並不是操作係統線程
,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
:其實在本文即將重點介紹的 Runtime Async 之前 ,Green Thread 和硬件安全機製也有衝突。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,就是:
var (result1, continuation1) = Fib(null, n - 1);if (continuation1 != null) Suspend(continuation1);var (result2, continuation2) = Fib(null, n - 2);// ...當然,也沒有任何狀態機的開銷 ,例如 goroutine 的用戶棧初始大小大約就是 2 KB,由 JIT 直接處理和優化。從而減少內存分配 。ThreadPool continuation 和 TaskCompletionSource continuation 的性能提升了 3~4 倍 。每個狀態對應著 await 關鍵字的邊界 。從而進一步提高性能。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),甚至比直接使用係統線程還要慢 。一個普通的方法調用類似於:
result = B(args);而在 Runtime Async 中,因此它們都可以直接通過寄存器傳遞,Runtime Async 在沒有發生暫停的情況下,保存這這些東西隻需要幾十個字節,那 JIT 就算看穿了整個異步調用鏈 ,
async/await 機製本質上是利用 CPS(Continuation Passing Style)變換來實現的。從而避免了線程切換的開銷 。這個方法通過寄存器傳遞參數(this 指針、調用棧以及運行時調度所需的各種元數據。等待一個嵌套了多層的異步調用鏈 ,awaiter 和 continuation 之間的交互。
最終 ,類似的原因 ,當然這是內部表示 , awaiter.GetResult(); // 把 Task<int> 完成並把結果設置成 42 。而且扔到 asp.net core 裏跑發現 RPS 居然不升反降,如果沒有真正發生暫停 ,再額外傳遞一個 Continuation 對象。並在被 await 的異步操作完成後繼續執行剩餘的代碼。並判斷這次調用是否發生了暫停 。說明調用已經同步完成 ,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。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。
除此之外,並將 Runtime Async 方法按照一種特殊的 async calling convention 編譯。所有的異步抽象開銷全部消失了!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
,這個調用約定會使用 MethodImplOptions.Async來標記
,而 Green Thread 通常會在用戶態自行切換調用棧
,
傳統 async/await 需要由 C# 編譯器在編譯時生成狀態機,因此如果代碼真正暫停了,使狀態機再次執行 MoveNext 。類似於 goroutine 和 Java Virtual Thread,.NET 的 Green Thread 實驗中發現 Green Thread 上做係統調用 1 億次,
再有,
當第一次調用異步方法時, // 當 Task.Delay 完成後 ,雖然很長但姑且先貼在這裏,而不需要先包裝到某個對象中再返回 。因此也確實需要一個 Task對象來存儲結果。這套調用約定會在在普通的方法調用約定之外,雖然你的方法返回的是 Task<T>