2026西湖龙井茶官网DTC发售：茶农直供，政府溯源防伪到农户家
这件事发生在去年，当时我正在为我们的内部运营平台添加一个“批量域名存活检测”功能。需求很简单：定期轮询 1000 多个域名，检查超文本传输协议状态码，如果任何域名在 5 秒内没有响应，则将其标记为宕机。我心想——这显然是一个输入/输出密集型任务。用异步输入输出库来拯救局面吧，它应该在几分钟内完成。于是我加入了一堆async def、await和gather操作，满怀信心地运行了代码……结果如何？1000 个域名花费了超过四分钟——几乎与同步顺序请求没有区别。我盯着屏幕，感觉被派森语言 personally 戏弄了。
在接下来的三个小时里，我对异步输入输出库的理解被彻底拆解并重建。如果你曾经在一个异步函数中“意外”阻塞了事件循环，或者在没有意识到的情况下在gather中丢失了异常，那么这段实战经历应该能为你节省超过三个小时的时间。
1. 复现问题：看似并发，实则不然
这是我最初编写的“并发”代码（看看你能否发现问题）：
import asyncio
import time
import requests
async def check_domain(url: str) -> dict:
"""检测单个域名的状态码和耗时"""
start = time.monotonic()
try:
# 注意这里用的是 requests，同步库
resp = requests.get(url, timeout=5, allow_redirects=True)
status = resp.status_code
except Exception as e:
status = str(e)
elapsed = time.monotonic() - start
return {"url": url, "status": status, "elapsed": elapsed}
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