我在研究Python的 asyncio，发现当我创建大量非常小的异步任务时，性能会变差。

import asyncio
import time

async def tiny_task():
    await asyncio.sleep(0)

async def main():
    tasks = [asyncio.create_task(tiny_task()) for _ in range(100000)]
    await asyncio.gather(*tasks)

start = time.time()
asyncio.run(main())
print(time.time() - start)

解决方案

并不存在“性能下降”——只是为每个任务创建并执行那一行代码所需的开销时间。

将任务数量从100_000增加到1_000_000时，使用你的代码片段实际显示出比线性增长更优的时间表现 -

因为这些任务实际上并不执行异步等待，只是在事件循环中进行一次让步——因此CPU预计会100% 忙于运行这段代码——并且由于asyncio的特性，它是在单个线程中完成的——因此也只会在一个处理器核心上运行。