我如何利用 asyncio 将并发性能提升 40 倍——以至于运维团队以为我们遭到了分布式拒绝服务攻击

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上个月，产品经理在休息室里把我堵住，劈头盖脸地问道：“仪表盘又超时了。咱们能不能别让老板坐在那儿一直刷新？”当时，我们的指标同步脚本运行一次需要 11 分钟——200 个第三方应用程序接口被依次调用，日志里填满了一行又一行的“等待响应”。我没费口舌解释。我只是回到工位，打开编辑器，心想：这玩意儿必须改成异步的。

一周后，重写后的代码上线了。同样是 200 个端点，现在稳定在 14 秒 内完成。监控警报立刻响了起来——运维团队以为我们遭到了分布式拒绝服务攻击。下面就来聊聊这次重构是如何进行的，异步输入输出在哪里大放异彩，在哪里让我吃了亏，以及如何优雅地摆脱困境。

事件循环如何“偷”取时间

异步输入输出并没有什么深奥的魔法——只有一个单线程的事件循环。你可以把它想象成一个高度专注的调度员，它只做一件事：当任务 A 发出一个超文本传输协议请求并空闲等待网络响应时，调度员会将其挂起，立即转而处理任务 B，只有当任务 A 的数据字节到达时才切换回来。没有线程切换的开销，也没有回调地狱——所有逻辑都包含在 async/await 之中。

import asyncio
import aiohttp
import time

# 模拟一次 API 调用
async def fetch_api(session, url: str) -> dict:
    async with session.get(url, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=5)) as resp:
        return await resp.json()

协程函数在创建任务并提交给事件循环之前，仅仅是一个蓝图。同时触发多个协程的最常见方式是使用 asyncio.gather——只需一行代码即可让它们并发执行。总耗时不再是所有请求时间的总和，而是取决于最慢的那个请求的持续时间。

async def main():
    urls = [f"https://api.example.com/data/{i}" for i in range(200)]

    async with aiohttp.
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