限制并发数的异步请求通常运行更快吗？Python实践疑问

这确实是普遍情况，核心原因可以归结为几点：

• 系统资源有限性：别以为协程轻量就可以无限创建，每个异步请求背后都要占用网络连接、IO缓冲区、操作系统文件描述符这些资源。当你无限制发起任务时，系统资源会迅速被耗尽，引发资源竞争，反而拖慢整体处理速度，甚至触发系统的资源限制（比如Linux的ulimit限制）。用Semaphore把并发数控在合理范围，能让资源利用更高效，避免过载。

• 服务器端的限流机制：绝大多数Web服务器都有并发连接上限，短时间冲大量请求，要么触发429限流，要么直接被拒绝连接，甚至被服务器拉黑。控制请求并发数，相当于模拟更“友好”的访问节奏，能大幅降低这类连接错误的概率。

• 异步框架的调度开销：asyncio这类异步框架的事件循环，调度协程也是有开销的。当协程数量远超CPU核心数时，事件循环在大量协程间切换的成本会累积，反而不如把并发数控制在合适范围，让每个协程都能更顺畅地完成任务。

• 网络带宽的瓶颈：你的网络带宽、路由器转发能力都是有限的，大量并发请求会挤爆网络通道，导致延迟飙升、丢包率上升，自然容易出现连接错误。限制并发数能让网络传输更平稳，减少这类问题。

当然，最优的并发数得根据具体场景调——比如目标服务器的限流规则、本地系统配置、网络环境。但“无限制并发反而更慢、错误更多”绝对是普遍现象，不是你遇到的个例。

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