本篇翻译的英文链接：https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/articles/standard/async-in-depth
使用.NET的基于任务的异步编程模型，可以直观地编写处理I/O密集型或是CPU计算密集型问题的异步代码。这个模型暴露了Task和Task<T>类型，以及async和await两个语言关键字给外界使用。这篇文章解释了如何使用.NET async模型，以及探究表面之下的async框架的工作原理。
Task and Task<T>
Tasks这种构造，是用来实现众所周知的"Promise Model of Concurrency"模型的。简单来说，它们"承诺"工作会在后续的某个时间点完成，允许你使用更干净的API编写代码以达成目标。
* Task表示一个不返回任何值的操作。
* Task<T>表示返回值为类型T的操作。
把Tasks看作一段异步进行的操作的抽象，而不是基于线程的抽象，是非常重要的。默认情况下，Tasks在当前线程上执行并且视情况将工作委托给OS。也可以显式调用Task.Run接口以要求Tasks在一个单独的线程上运行。
对一个task（任务），Tasks提供了API用于监控，等待和访问返回值（使用Task<T>时）。而关键字await则在语言层面上为tasks的使用提供了更高层别的抽象。
使用await允许你的应用程序或服务在运行一个task时，转让控制权给此task的调度者以更有效地工作，直至此task执行完毕。而你的代码也不需要再以回调或是事件的方式来处理task结束后的工作，Task API与语言层面的结合已经帮你做了这些。如果你使用Task<T>的话，那么await在task结束时会抽离出返回结果Task<T>中的T值。工作细节会在下面进一步解释。
你可以通过"Task-based Asynchronous Pattern(TAP) Article"来学习更多关于Tasks的知识，以及与其交互的不同途径。
Deeper Dive into Tasks for an I/O-Bound Operation
下面的小节描述了一个经典的async I/O场景。先看几个例子。
第一个例子调用一个async方法并且返回一个可能尚未完成的活动任务。
1 public Task<string> GetHtmlAsync()
2 {
3 // Execution is synchronous here
4 var client = new HttpClient();
5
6 return client.GetStringAsync("http://www.dotnetfoundation.org");
7 }
第二个例子在task的控制上添加了async和await关键字的使用。
1 public async Task<string> GetFirstCharactersCountAsync(string url, int count)
2 {
3 // Execution is synchronous here
4 var client = new HttpClient();
5
6 // Execution of GetFirstCharactersCountAsync() is yielded to the caller here
7 // GetStringAsync returns a Task<string>, which is *awaited*
8 var page = await client.GetStringAsync("http://www.dotnetfoundation.org");
9
10 // Execution resumes when the client.GetStringAsync task completes,
11 // becoming synchronous again.
12
13 if (count > page.Length)
14 {
15 return page;
16 }
17 else
18 {
19 return page.Substring(0, count);
20 }
21 }
方法GetStringAsync()会调用一系列的底层.net库（可能会调用其它的async方法）直到它通过P/Invoke方式调用到一个本地网络库。这个本地库可能会后续调用系统API（比如Linux上调用socket的write）。在本地/托管的交互边界，会创建一个task对象，并被层层向上传递，中途可能会被操作或是直接返回，最后返回给初始的caller。
在第二个例子中，GetStringAsync方法会返回一个Task<T>对象。使用await时，此方法会返回一个新创建的task对象。在这个点，控制权会移交给GetFirstCharactersCountAsync方法的caller。Task<T>的方法和属性使得callers可以监控这个task的进度，这个task会在GetFirstCharactersCountAsync方法的剩余代码执行后才真正结束。
系统API调用之后，请求正处在内核态通往OS的网络子系统的途中（比如linux内核的/net）。在这里，OS依然会异步处理这个网络请求。具体细节可能会依赖于具体平台而有不同，但最后运行时都会收到网络请求正在进行中的通知。此时，设备驱动可能正在调度处理，也有可能已经处理结束了（请求已经结束了传输--原文是the request is already out "over the wire"）--但是因为这些都是异步发生的，设备驱动因而有能力立即处理其它的事情！
举个例子，在Windows中一个OS线程调用网络设备驱动并请求它通过IRP（Interrupt Request Packet）的方式处理网络操作。设备驱动收到IRP后，将请求转发给网络层，并将IRP打上"pending"（等待）的标记，然后返回到OS。因为OS线程知道IRP正在"pending"，所以不需要再做什么工作并返回，以便处理其它的工作。
当请求被处理，数据通过设备驱动返回后，它通过中断通知CPU新数据的到达。至于这个中断是如何处理的，依赖于具体的OS，但是最后这份数据会通过OS传递直到它到达一个系统交互调用层。注意这些依然是异步发生的！结果被入队直至被下一个有空闲的线程调用相应的异步方法，并且将结果从已完成的任务剥离出来。
整个的处理过程，一个关键点是：在处理任务的过程中，没有线程在等待，没有浪费。虽然工作是在一定的上下文中处理的（比如，OS必须把数据传递给设备驱动并且应答中断），但没有任何线程浪费在等待数据从请求至返回的过程中。这可以大大提升系统的吞吐量，而不是把时间浪费在等待I/O调用完成上。
上述看来，似乎有很多的工作要做，但是用时钟周期来衡量时，与实际的I/O工作所花费的时间相比，其花费是相当小的。虽然不能很精确地描述，但是像这种调用的时间轴看起来可以是下面这个样子的：
0-1--------2-3
*从时间点0到时间点1，所有的事情都在被处理，直到一个异步方法将控制权移交给它的caller。
*从时间点1到时间点2是花费在I/O上的时间，没有任何CPU的开销。
*最后，从时间点2到时间点3这段时间内，是将控制权（也包括可能的返回值）交回给异步方法，并继续执行。
What does this mean for server scenario?（在服务器场合的意义）
这个模型在典型的服务器场景下工作良好。因为没有任何线程会阻塞在未完成的任务上，所以服务器的线程池可以处理更高数量的web请求。
考虑两种服务器：一种是运行async code，另一种不运行。这个例子中我们假设每台server只有5个线程有能力处理服务请求。注意这个数量很小并且工作在很普通的应用场景中。
假设两台server都同时收到6个并发请求。每个请求会导致一个I/O操作。没有async code的server必须缓存第6个请求直到5个线程处理完所有的I/O操作并给予了应答。假设在这个点进来了第20个请求，这台server的处理速度很可能开始变慢，因为请求队列已经变得太长了。
使用async方式编写的server依然会将第6个请求入队，但是因为它使用async和await关键字，每个使用它的线程在I/O工作开始时都会被释放，而不是等I/O完成才释放。当第20个请求到来时，接收进来的请求的队列要小得多，server也不会出现变慢的情况。
虽然这只是个人为的例子，但是真实世界中的工作方式与它是很相像的。事实上，当server以async和await方式处理大量的请求时，你可以认为在处理每个请求时，它是以单线程的方式来工作的。
What does this mean for client scenario?（在客户端场合的意义）
对于客户端应用来说，使用async和await带来的最大好处莫过于在响应上的提升。尽管你可以通过手动开启额外的线程来提升应用的响应能力，但与使用async和await相比，开启新线程的代价是很大的。尤其对于移动游戏这种来说，尽可能减少对UI线程的压力是非常关键的。
更重要的是，因为I/O密集型的工作基本不花费CPU任何时间，占用一个完整的CPU线程而几乎不能做什么有用的工作是对资源的严重浪费。
另外，使用async方法将工作分派给UI线程是非常简单的，而且不需要做任何额外多余的工作（比如调用一个线程安全的委托等）。
Deeper Dive into Task and Task for a CPU-Bound Operation
使用async编写CPU密集型问题的代码与编写I/O密集型的代码有一点不同。因为工作是在CPU上完成的，在执行计算时是无法将CPU线程释放出来的。async和await提供了一种清晰的与后台线程的交互方式，同时又能使async方法的调用者保持响应。注意其并不为共享数据提供任何保护。如果你正在使用共享数据，你依然需要应用合适的数据同步策略。
下面是CPU密集型的async方法演示：
1 public async Task<int> CalculateResult(InputData data) 2 { 3 // This queues up the work on the threadpool. 4 var expensiveResultTask = Task.Run(() => DoExpensiveCalculation(data)); 5 6 // Note that at this point, you can do some other work concurrently, 7 // as CalculateResult() is still executing! 8 9 // Execution of CalculateResult is yielded here! 10 var result = await expensiveResultTask; 11 12 return result; 13 }
CalculateResult方法是在调用者的线程上执行的。当其调用Task.Run方法，它将代价昂贵的CPU操作DoExpensiveCalculation向线程池中入队，并返回一个Task<int>句柄。DoExpensiveCalculation()最终会在下一个可用线程上并发执行，可能在另一个单独的CPU核上。当DoExpensiveCalculation()在另一个线程上执行时，是可以并发地做其它工作的，因为调用CalculateResult()的线程还在跑。
一旦执行到await时，CalculateResult()的执行便会移交给它的调用者，允许DoExpensiveCalculation()计算结果时，当前线程依然可以执行其它的工作。一旦计算结束，结果会被入队，等待在主线程上运行。最后，主线程会返回到DoExpensiveCalculation的执行点，取得结果，并继续向下运行。
Why does async help here?
当你需要处理CPU密集型的工作，但是又需要响应能力时，async和await是最佳实践。使用async编写CPU密集型工作时，有几个模式可供参考。需要注意的是，使用async不是完全没有开销的，不建议在紧凑的循环中使用。至于如何使用这个新能力来编写代码，那就看你自己的了。