为何使用asyncio.gather与直接await任务的执行时间存在差异？

代码示例 #

import asyncio
import time
...

# Block 1:
start_time = time.time()
tasks = [
    get_from_knowledge_v2(...),
    get_from_knowledge_v2(...),
    get_from_knowledge_v2(...),
]
data_list = await asyncio.gather(*tasks)
print("TIME TAKEN::", time.time() - start_time)

# Block 2:
start_time = time.time()
data1 = await get_from_knowledge_v2(...)
data2 = await get_from_knowledge_v2(...)
data3 = await get_from_knowledge_v2(...)
print("WITHOUT ASYNCIO GATHER TIME TAKEN::", time.time() - start_time)

执行结果 #

TIME TAKEN:: 0.6016566753387451
WITHOUT ASYNCIO GATHER TIME TAKEN:: 1.7620849609375

原因分析 #

这两段代码的核心差异在于任务的执行方式：

• Block 1（asyncio.gather）：三个get_from_knowledge_v2协程被同时提交给事件循环，属于并发执行。当其中一个协程遇到IO等待（比如网络请求、数据库查询这类耗时但不占用CPU的操作）时，事件循环会切换到另一个已就绪的协程继续执行。三个任务的等待时间是重叠的，总耗时接近单个任务的最长执行时间，所以最终只用了约0.6秒。
• Block 2（串行await）：每一个await都会阻塞当前流程，必须等前一个协程完全执行完毕，才会启动下一个。三个任务的执行时间是累加的，总耗时约为单个任务耗时的3倍（0.6*3≈1.8，和实际的1.76秒吻合）。

简单来说，asyncio.gather的作用就是让多个异步任务并发运行，充分利用IO等待的间隙，大幅缩短整体执行时间；而串行await则是按顺序逐个执行任务，时间自然是累加的。

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