asyncio.gather是否真的不并行？FastAPI S3上传测试疑问

我正在探究asyncio.gather()的并行性，在FastAPI应用中需同时上传4个文件至S3，当前使用本地S3测试（延迟极低），但测试结果令我困惑。我对三种实现方案各执行5次，以下是各方案的最快执行结果：

方案1：Asyncio Gather结合Partial #

loop = asyncio.get_running_loop()
start = time.time() * 1000
await asyncio.gather(
    *[
        loop.run_in_executor(
            None,
            functools.partial(
                s3_client.upload_fileobj, file.file, "test", file.filename
            ),
        )
        for file in files
    ]
)
end = time.time() * 1000
print(f"gather time: {end - start}")

执行耗时（5次测试）：125ms、130ms、119ms、122ms、132ms

方案2：Asyncio Gather结合Tasks与独立异步函数 #

async def s3_upload_fileobj_async(*args, **kwargs):
    return s3_client.upload_fileobj(*args, **kwargs)

start = time.time() * 1000
await asyncio.gather(
    *[
        asyncio.create_task(
            s3_upload_fileobj_async(file.file, "test", file.filename)
        )
        for file in files
    ]
)
end = time.time() * 1000
print(f"gather time: {end - start}")

执行耗时（5次测试）：194ms、163ms、152ms、168ms、164ms

方案3：普通同步函数 #

start_total = time.time() * 1000
for file in files:
    start = time.time() * 1000
    s3_client.upload_fileobj(file.file, "test", file.filename)
    end = time.time() * 1000
    print(f"File: {file.filename} time: {end - start}")

end_total = time.time() * 1000
print(f"Total time: {end_total - start_total}")

单文件上传耗时（首次执行）：32.92822265625ms、41.922119140625ms、39.576904296875ms、49.405029296875ms
总执行耗时（5次测试）：163ms、222ms、162ms、182ms、156ms

观察结论 #

• 结合Tasks的Asyncio Gather与同步代码速度大致相当
• 结合Partial的Asyncio Gather速度优于所有方案

疑问 #

单文件最长上传耗时为49ms，若asyncio.gather同时启动所有任务，理论总耗时应等于最长单文件上传耗时，但实际结果为：49ms vs 163ms（Tasks方案）、49ms vs 125ms（Partial方案）。为何结合Tasks的Asyncio Gather性能近乎同步代码？使用asyncio.gather的任务是否未真正并行执行？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者doglover1337