asyncio不是自动高性能，其性能受限于事件循环阻塞、CPU密集任务未卸载、第三方库非异步等；需用run_in_executor、原生async库、合理连接池配置、优雅关闭、结构化日志与指标监控。
为什么 asyncio 不等于“自动高性能”
asyncio 本身只是提供协程调度和 I/O 多路复用的基础设施，不是开箱即用的高并发银弹。实际吞吐量受限于事件循环是否被阻塞、CPU 密集型任务是否误入主线程、以及第三方库是否真正异步。
常见错误现象：time.sleep(1) 或 json.loads() 在协程中大量调用，导致整个事件循环卡住；使用了同步数据库驱动（如 psycopg2 而非 asyncpg）；requests 直接混进 async def 函数里。
- CPU 密集操作必须用
loop.run_in_executor()拆离到线程池或进程池 - 所有 I/O 操作（HTTP、DB、Redis）必须选用原生 async 库：
aiohttp、asyncpg、aioredis - 避免在协程中做字符串拼接、正则匹配等可能隐式耗时的操作，尤其当数据量不可控时
连接池大小 ≠ 并发请求数，但必须对齐
比如你设了 asyncpg 连接池最大 100，但 HTTP 层每秒发起 500 个请求，结果就是大量协程卡在 pool.acquire() 等待连接，响应延迟飙升，而非报错。
关键参数要协同调整：
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aiohttp.ClientSession的connector需显式限制：limit=100（总连接数）、limit_per_host=20（防单域名打爆） -
asyncpg.create_pool的min_size/max_size建议设为 CPU 核数 × 2 ~ × 4，而非盲目拉高 - 如果后端是单机 PostgreSQL，连接数超过 100 后性能通常不升反降，需配合
statement_cache_size=0关闭缓存防内存膨胀
信号处理与 graceful shutdown 容易被跳过
直接 kill -9 或 Ctrl+C 中断服务，会导致正在执行的协程被硬杀、连接未归还、临时文件残留、甚至数据库事务未提交。
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必须手动注册信号并等待关键资源释放：
- 监听
signal.SIGTERM和signal.SIGINT，触发asyncio.create_task(shutdown()) -
shutdown()中按顺序：停新请求 → 等待活跃 HTTP 连接关闭（server.close()+await server.wait_closed()）→ 归还 DB/Redis 连接池（pool.close()+await pool.wait_closed()） - 设置超时（如 30 秒），超时后强制取消剩余 task，避免无限 hang 住
日志和指标不能只靠 print
高并发下 print() 或同步 logging 会成为瓶颈，尤其当日志写入文件或网络时。更麻烦的是，协程上下文丢失导致 trace_id 串不起来，排查问题像盲人摸象。
实操建议：
- 用
structlog+asyncio.get_running_loop().call_soon_threadsafe()把日志转给专用线程刷盘 - 每个 request 必须绑定唯一
request_id，通过contextvars.ContextVar透传，避免在子协程里丢失 - 暴露
/metrics端点，用aioprometheus记录http_request_duration_seconds_bucket、asyncpg_pool_acquire_seconds_sum等真实瓶颈指标
真正的难点不在启动多少协程，而在看清哪一环在拖慢整个链条——而这个“看清”，依赖的是可落地的日志结构和指标维度，不是靠猜。
