# zoo-bench 性能报告

原始数据：`results/zoo-framework-0.11.0/20261011T093730Z.json`

## 运行环境

| 项 | 值 |
|---|---|
| CPU 型号 | AMD EPYC 7763 64-Core Processor |
| 逻辑核数 | 4 |
| 平台 | Linux-x86_64 |
| 操作系统 | Linux 6.17.0-1022-azure（#22-Ubuntu SMP Mon Jul 27 17:24:03 UTC 2026） |
| Python | CPython 3.13.16 |
| 解释器 | /opt/hostedtoolcache/Python/3.13.16/x64/bin/python |
| GIL | default |
| 被测框架（发行元数据） | 0.11.0 |
| 被测框架（模块 __version__） | 0.11.0（仅附注，不作版本判据） |
| 被测框架的驱动面世代 | 当前代驱动面（调度内核 core + 调度模型 model，完成信号取自结果响应器） |
| harness | zoo-bench 0.0.1 @ 9a42be24ac43f75e2e5d7b16434f91ba3d0717b6 |
| 复现命令 | `zoo-bench run --framework zoo-framework==0.11.0` |

> 以 dist_version（发行元数据）为版本真源；module_version 仅作附注

## 负载

- 构成：单位工作 = JSON 序列化 + 反序列化 + 字符串拼接，重复若干次以达到目标耗时；档位由 matrix.yaml 的 body_tiers_us 声明
- **负载是替身，不是真实 trace**：形状接近“取一帧数据 -> 序列化 -> 解析 -> 字符串处理”这类业务动作，但仓库内没有真实样本，结论的适用性以此为前提

## 测量口径

- **执行体耗时在同一次运行内埋点**：由执行体在自身内部测量并回传，框架开销 =端到端 - 它。**不做跨运行减法**——两次运行的状态不同（缓存、频率、调度噪声），相减引入的是系统性偏差。
- **预热不入统计**：每个单元先跑 3 轮预热并丢弃，只统计随后的 30 轮正式采样；采样数等于「正式轮数 x 并发度」。
- **绝对耗时不可跨运行比较**：它只用于看量级；跨版本/跨机器要看的是**同一次运行内的相对量**（开销占比、相对各对照方案的倍数），它们对整体快慢不敏感。

## 结论摘要

- 被测框架 zoo 的执行体时长达到约 2700 微秒 及以上时，其框架开销占端到端的比例降到 15% 以下；短于此档位，选用它的主要代价就是框架开销本身。
- 并发度 1、执行体 40 微秒 下，被测框架比 process_pool 快 2.14x（该并发度所测档位中最快的一档）。
- 并发度 1 下，执行体时长超过约 40 微秒 后，apscheduler 不再快于被测框架。
- 并发度 4 下，执行体时长超过约 40 微秒 后，apscheduler 不再快于被测框架。
- 并发度 16 下，执行体时长超过约 40 微秒 后，apscheduler 不再快于被测框架。
- 并发度 64 下，执行体时长超过约 40 微秒 后，apscheduler 不再快于被测框架。
- 并发度 1 下，所测档位内 asyncio_pool **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 4 下，执行体时长超过约 10000 微秒 后，asyncio_pool 不再快于被测框架。
- 并发度 16 下，所测档位内 asyncio_pool **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 64 下，所测档位内 asyncio_pool **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 1 下，所测档位内 bare_thread **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 4 下，所测档位内 bare_thread **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 16 下，执行体时长超过约 40 微秒 后，bare_thread 不再快于被测框架。
- 并发度 64 下，所测档位内 bare_thread **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 1 下，执行体时长超过约 40 微秒 后，process_pool 不再快于被测框架。
- 并发度 4 下，所测档位内 process_pool **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 16 下，所测档位内 process_pool **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 64 下，执行体时长超过约 40 微秒 后，process_pool 不再快于被测框架。
- 并发度 1 下，所测档位内 thread_pool **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 4 下，所测档位内 thread_pool **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 16 下，所测档位内 thread_pool **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。
- 并发度 64 下，所测档位内 thread_pool **始终快于**被测框架——这类档位正是本报告的公开不利数据。

> 单点加速比没有选型含义；结论以“多大的执行体时长下选哪个方案”表述（同一份框架开销，在 40 微秒 的任务上占 70%，在 10 ms 上只占百分之几）

### 开销阈值交叉点

| 方案 | 并发度 | 阈值 | 首个不高于阈值的档位（微秒） | 所测档位（微秒） | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| apscheduler | 1 | 15.00% | 2700 | 40, 300, 2700, 10000 | 该档位是所测档位中最小的满足者；真实交叉点落在它与前一档之间 |
| apscheduler | 4 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| apscheduler | 16 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| apscheduler | 64 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| asyncio_pool | 1 | 15.00% | 2700 | 40, 300, 2700, 10000 | 该档位是所测档位中最小的满足者；真实交叉点落在它与前一档之间 |
| asyncio_pool | 4 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| asyncio_pool | 16 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| asyncio_pool | 64 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| bare_thread | 1 | 15.00% | 2700 | 40, 300, 2700, 10000 | 该档位是所测档位中最小的满足者；真实交叉点落在它与前一档之间 |
| bare_thread | 4 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| bare_thread | 16 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| bare_thread | 64 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| process_pool | 1 | 15.00% | 2700 | 40, 300, 2700, 10000 | 该档位是所测档位中最小的满足者；真实交叉点落在它与前一档之间 |
| process_pool | 4 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| process_pool | 16 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| process_pool | 64 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| thread_pool | 1 | 15.00% | 300 | 40, 300, 2700, 10000 | 该档位是所测档位中最小的满足者；真实交叉点落在它与前一档之间 |
| thread_pool | 4 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| thread_pool | 16 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| thread_pool | 64 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| zoo | 1 | 15.00% | 2700 | 40, 300, 2700, 10000 | 该档位是所测档位中最小的满足者；真实交叉点落在它与前一档之间 |
| zoo | 4 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| zoo | 16 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |
| zoo | 64 | 15.00% | — | 40, 300, 2700, 10000 | 该并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值）。端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，故照旧给出。 |

### 相对转折点

| 对照方案 | 并发度 | 该方案不再更快的档位（微秒） | 说明 |
|---|---|---|---|
| apscheduler | 1 | 40 | 该档位是所测档位中最小的满足者 |
| apscheduler | 4 | 40 | 该档位是所测档位中最小的满足者 |
| apscheduler | 16 | 40 | 该档位是所测档位中最小的满足者 |
| apscheduler | 64 | 40 | 该档位是所测档位中最小的满足者 |
| asyncio_pool | 1 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 该档位是所测档位中最小的满足者 |
| asyncio_pool | 16 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| asyncio_pool | 64 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| bare_thread | 1 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| bare_thread | 4 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| bare_thread | 16 | 40 | 该档位是所测档位中最小的满足者 |
| bare_thread | 64 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| process_pool | 1 | 40 | 该档位是所测档位中最小的满足者 |
| process_pool | 4 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| process_pool | 16 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| process_pool | 64 | 40 | 该档位是所测档位中最小的满足者 |
| thread_pool | 1 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| thread_pool | 4 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| thread_pool | 16 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| thread_pool | 64 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |

## 图表

![overhead_ratio](figures/zh-overhead_ratio.svg)

> 仅并发度 4 的档位；比值仅在同一次运行内成立。并发度 16, 64 的开销数字已撤下（超出该机器并行能力，见口径章节），故不在图上

![throughput](figures/zh-throughput.svg)

> 仅执行体 40 微秒 档；吞吐仅在同一次运行内成立

![relative_multiple](figures/zh-relative_multiple.svg)

> 每个所测并发度各一个面板（共 4 个）；倍数仅在同一次运行内成立

## 维度：延迟分位数与抖动

> 端到端 / 并发度；分位数与相对离散度同表给出，只给中位数的度量不合格

| 并发度 | 执行体档位（微秒） | zoo | apscheduler | asyncio_pool | bare_thread | process_pool | thread_pool |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 40 | 157.03 微秒 | 308.03 微秒 | 144.14 微秒 | 141.61 微秒 | 336.29 微秒 | 79.31 微秒 |
| 1 | 300 | 412.58 微秒 | 562.94 微秒 | 389.15 微秒 | 393.51 微秒 | 591.15 微秒 | 325.37 微秒 |
| 1 | 2700 | 2.778 毫秒 | 2.948 毫秒 | 2.663 毫秒 | 2.725 毫秒 | 3.013 毫秒 | 2.623 毫秒 |
| 1 | 10000 | 9.929 毫秒 | 10.112 毫秒 | 9.399 毫秒 | 9.630 毫秒 | 10.125 毫秒 | 9.369 毫秒 |
| 4 | 40 | 177.06 微秒 | 257.17 微秒 | 156.44 微秒 | 162.35 微秒 | 176.27 微秒 | 94.18 微秒 |
| 4 | 300 | 442.41 微秒 | 546.38 微秒 | 414.86 微秒 | 411.77 微秒 | 331.48 微秒 | 348.68 微秒 |
| 4 | 2700 | 2.878 毫秒 | 2.989 毫秒 | 2.729 毫秒 | 2.648 毫秒 | 1.400 毫秒 | 2.702 毫秒 |
| 4 | 10000 | 9.947 毫秒 | 10.095 毫秒 | 9.955 毫秒 | 9.618 毫秒 | 4.617 毫秒 | 9.839 毫秒 |
| 16 | 40 | 158.98 微秒 | 230.76 微秒 | 136.04 微秒 | 168.76 微秒 | 158.72 微秒 | 90.57 微秒 |
| 16 | 300 | 440.91 微秒 | 512.03 微秒 | 395.94 微秒 | 427.79 微秒 | 276.84 微秒 | 355.80 微秒 |
| 16 | 2700 | 2.885 毫秒 | 2.952 毫秒 | 2.725 毫秒 | 2.700 毫秒 | 1.370 毫秒 | 2.742 毫秒 |
| 16 | 10000 | 9.988 毫秒 | 10.097 毫秒 | 9.980 毫秒 | 9.717 毫秒 | 4.698 毫秒 | 9.867 毫秒 |
| 64 | 40 | 194.80 微秒 | 241.67 微秒 | 124.21 微秒 | 171.85 微秒 | 202.33 微秒 | 90.47 微秒 |
| 64 | 300 | 452.02 微秒 | 510.06 微秒 | 378.92 微秒 | 427.59 微秒 | 296.22 微秒 | 341.71 微秒 |
| 64 | 2700 | 2.928 毫秒 | 2.995 毫秒 | 2.779 毫秒 | 2.705 毫秒 | 1.357 毫秒 | 2.705 毫秒 |
| 64 | 10000 | 10.517 毫秒 | 10.128 毫秒 | 10.259 毫秒 | 9.718 毫秒 | 4.709 毫秒 | 10.415 毫秒 |

逐单元数值（分位数、离散度、各轮原始样本）见文末「附录：全部数值」。

## 维度：框架自身开销占比

> 开销 = 端到端/并发度 - 同一次运行内实测的执行体耗时（不做跨运行减法）。**带 — 的格**：该并发度超出这台机器的并行能力，执行体自报耗时含超订的调度等待，与该行的每任务端到端不可比，故不给开销数字（端到端与吞吐见各自的维度）

| 并发度 | 执行体档位（微秒） | zoo | apscheduler | asyncio_pool | bare_thread | process_pool | thread_pool |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 40 | 68.65% | 81.31% | 67.95% | 63.22% | 83.79% | 39.28% |
| 1 | 300 | 27.69% | 46.45% | 26.86% | 24.74% | 47.86% | 11.59% |
| 1 | 2700 | 5.00% | 9.43% | 4.87% | 4.28% | 11.72% | 1.96% |
| 1 | 10000 | 1.74% | 4.37% | 1.50% | 1.20% | 3.66% | 0.60% |
| 4 | 40 | 72.38% | 77.32% | 66.81% | 68.24% | 46.48% | 48.94% |
| 4 | 300 | 31.63% | 42.90% | 25.61% | 29.06% | — | 15.26% |
| 4 | 2700 | 5.40% | 10.29% | 5.57% | 4.38% | — | 4.06% |
| 4 | 10000 | — | — | — | — | — | — |
| 16 | 40 | — | — | — | — | — | — |
| 16 | 300 | — | — | — | — | — | — |
| 16 | 2700 | — | — | — | — | — | — |
| 16 | 10000 | — | — | — | — | — | — |
| 64 | 40 | — | — | — | — | — | — |
| 64 | 300 | — | — | — | — | — | — |
| 64 | 2700 | — | — | — | — | — | — |
| 64 | 10000 | — | — | — | — | — | — |

逐单元数值（分位数、离散度、各轮原始样本）见文末「附录：全部数值」。

## 维度：吞吐与并发伸缩

> 吞吐 = 并发度 / 端到端中位数；随并发度是否继续上升即为伸缩性

| 并发度 | 执行体档位（微秒） | zoo | apscheduler | asyncio_pool | bare_thread | process_pool | thread_pool |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 40 | 6368.3 | 3246.5 | 6937.9 | 7061.4 | 2973.7 | 12609.0 |
| 1 | 300 | 2423.8 | 1776.4 | 2569.7 | 2541.2 | 1691.6 | 3073.4 |
| 1 | 2700 | 359.9 | 339.2 | 375.5 | 367.0 | 331.9 | 381.2 |
| 1 | 10000 | 100.7 | 98.9 | 106.4 | 103.8 | 98.8 | 106.7 |
| 4 | 40 | 22591.2 | 15554.0 | 25569.1 | 24638.4 | 22692.6 | 42474.1 |
| 4 | 300 | 9041.4 | 7321.0 | 9641.7 | 9714.1 | 12067.1 | 11472.0 |
| 4 | 2700 | 1389.7 | 1338.2 | 1465.6 | 1510.8 | 2856.9 | 1480.5 |
| 4 | 10000 | 402.1 | 396.3 | 401.8 | 415.9 | 866.4 | 406.6 |
| 16 | 40 | 100640.5 | 69336.7 | 117614.4 | 94809.1 | 100804.1 | 176656.6 |
| 16 | 300 | 36288.7 | 31248.4 | 40410.1 | 37401.2 | 57794.7 | 44969.3 |
| 16 | 2700 | 5545.8 | 5419.6 | 5872.3 | 5926.5 | 11681.1 | 5835.0 |
| 16 | 10000 | 1601.9 | 1584.6 | 1603.2 | 1646.6 | 3405.5 | 1621.6 |
| 64 | 40 | 328542.1 | 264822.7 | 515270.2 | 372428.2 | 316315.6 | 707442.1 |
| 64 | 300 | 141586.6 | 125476.2 | 168900.1 | 149676.6 | 216054.3 | 187293.3 |
| 64 | 2700 | 21859.0 | 21372.5 | 23028.2 | 23658.9 | 47176.6 | 23661.8 |
| 64 | 10000 | 6085.3 | 6319.2 | 6238.4 | 6585.6 | 13590.5 | 6144.8 |

逐单元数值（分位数、离散度、各轮原始样本）见文末「附录：全部数值」。

## 维度：开销归因

> 口径：把每任务端到端拆成提交侧 / 手交 / 执行体 / 回程四段，并在同一档位与并发度下**与各对照方案逐段对照**，回答「超出对照的部分落在哪一段」。它是**诊断**而非主证据：抽样一小批档位，且不与对照方案比总开销。**手交为负不是错误**：那表示提交调用还没返回、执行体就已经开跑——把建线程一类工作算进提交侧的方案就会这样（实测 bare_thread 手交 -343 微秒）。**回程含完成信号的等待**（排空返回前的最后一段），它与主测量是同一口径

**状态：ok**

> 本维度是**诊断**不是主证据：抽样的档位与并发度固定为一小批，不覆盖矩阵里的全部单元。并发度上界取机器的并行能力——超过它时量到的是争用；

抽样档位（微秒）：40、10000；并发度：[1, 4]；该机器并行能力：4

| 方案 | 并发度 | 档位（微秒） | 提交侧 | 手交 | 执行体 | 回程 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| apscheduler | 1 | 40 | 105.70 微秒 | 89.95 微秒 | 51.93 微秒 | 39.97 微秒 | ok |
| apscheduler | 4 | 40 | 88.92 微秒 | 519.14 微秒 | 58.30 微秒 | 235.85 微秒 | ok |
| apscheduler | 1 | 10000 | 190.14 微秒 | 131.76 微秒 | 9.755 毫秒 | 61.09 微秒 | ok |
| apscheduler | 4 | 10000 | 123.24 微秒 | 10.454 毫秒 | 14.656 毫秒 | 9.685 毫秒 | ok |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 17.51 微秒 | 26.17 微秒 | 47.18 微秒 | 57.79 微秒 | ok |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 19.75 微秒 | 261.66 微秒 | 53.31 微秒 | 295.26 微秒 | ok |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 25.81 微秒 | 39.08 微秒 | 9.477 毫秒 | 95.70 微秒 | ok |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 23.73 微秒 | 12.437 毫秒 | 14.392 毫秒 | 9.922 毫秒 | ok |
| bare_thread | 1 | 40 | 143.92 微秒 | -77.44 微秒 | 52.54 微秒 | 30.62 微秒 | ok |
| bare_thread | 4 | 40 | 153.77 微秒 | -75.41 微秒 | 51.61 微秒 | 337.75 微秒 | ok |
| bare_thread | 1 | 10000 | 5.201 毫秒 | -5092.36 微秒 | 9.693 毫秒 | 48.96 微秒 | ok |
| bare_thread | 4 | 10000 | 5.227 毫秒 | -5084.12 微秒 | 14.960 毫秒 | 9.964 毫秒 | ok |
| process_pool | 1 | 40 | — | — | — | — | not_measurable：执行体的起止时刻读不到——它没有在本进程里运行（跨进程档位无法这样分段） |
| process_pool | 4 | 40 | — | — | — | — | not_measurable：执行体的起止时刻读不到——它没有在本进程里运行（跨进程档位无法这样分段） |
| process_pool | 1 | 10000 | — | — | — | — | not_measurable：执行体的起止时刻读不到——它没有在本进程里运行（跨进程档位无法这样分段） |
| process_pool | 4 | 10000 | — | — | — | — | not_measurable：执行体的起止时刻读不到——它没有在本进程里运行（跨进程档位无法这样分段） |
| thread_pool | 1 | 40 | 8.44 微秒 | 10.47 微秒 | 44.63 微秒 | 15.66 微秒 | ok |
| thread_pool | 4 | 40 | 11.21 微秒 | 178.51 微秒 | 49.72 微秒 | 151.75 微秒 | ok |
| thread_pool | 1 | 10000 | 17.21 微秒 | 20.60 微秒 | 9.481 毫秒 | 40.80 微秒 | ok |
| thread_pool | 4 | 10000 | 13.85 微秒 | 10.088 毫秒 | 14.762 毫秒 | 9.041 毫秒 | ok |
| zoo | 1 | 40 | 64.50 微秒 | 41.26 微秒 | 56.29 微秒 | 73.36 微秒 | ok |
| zoo | 4 | 40 | 56.52 微秒 | 303.27 微秒 | 48.83 微秒 | 249.76 微秒 | ok |
| zoo | 1 | 10000 | 109.02 微秒 | 38.07 微秒 | 9.694 毫秒 | 140.97 微秒 | ok |
| zoo | 4 | 10000 | 86.25 微秒 | 10.271 毫秒 | 20.159 毫秒 | 5.744 毫秒 | ok |

### 超出各对照方案的部分落在哪一段

| 对照方案 | 并发度 | 档位（微秒） | 每任务超出 | 主要落在 | 该段之差 |
|---|---|---|---|---|---|
| apscheduler | 1 | 40 | -57.52 微秒 | 回程 | 33.39 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 87.51 微秒 | 提交侧 | 46.99 微秒 |
| bare_thread | 1 | 40 | 85.04 微秒 | 手交 | 118.70 微秒 |
| thread_pool | 1 | 40 | 156.15 微秒 | 回程 | 57.70 微秒 |
| apscheduler | 4 | 40 | -246.88 微秒 | 回程 | 13.91 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 16.03 微秒 | 手交 | 41.61 微秒 |
| bare_thread | 4 | 40 | 200.23 微秒 | 手交 | 378.67 微秒 |
| thread_pool | 4 | 40 | 279.47 微秒 | 手交 | 124.76 微秒 |
| apscheduler | 1 | 10000 | -184.50 微秒 | 回程 | 79.88 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 324.83 微秒 | 执行体 | 217.01 微秒 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 121.06 微秒 | 手交 | 5.130 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 401.12 微秒 | 执行体 | 212.71 微秒 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 1.529 毫秒 | 执行体 | 5.503 毫秒 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 1.542 毫秒 | 执行体 | 5.767 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 10000 | 8.639 毫秒 | 手交 | 15.355 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 10000 | 2.222 毫秒 | 执行体 | 5.396 毫秒 |

> 用到的插桩接缝（在 harness 侧临时包装，不改框架代码）：BaseWaiter._dispatch_worker（把 worker 交给调度模型）；WorkerDispatchCore.resolve_period / resolve_phase / resolve_run_timeout（每轮策略查询）；BaseWaiter.execute_service（走一次调度轮）

> **插桩自身的成本**（被测框架那一侧，由同一子进程里插桩前后两轮配对得到，可如实折价）：zoo 40 微秒 / 并发 1：不插桩 230.24 微秒 对插桩后 236.18 微秒，差 5.94 微秒；zoo 40 微秒 / 并发 4：不插桩 660.66 微秒 对插桩后 661.52 微秒，差 0.85 微秒；zoo 10000 微秒 / 并发 1：不插桩 9.995 毫秒 对插桩后 9.969 毫秒，差 26.32 微秒（插桩后反而更快：这轮里机器漂移比插桩成本还大）；zoo 10000 微秒 / 并发 4：不插桩 41.278 毫秒 对插桩后 41.169 毫秒，差 109.45 微秒（插桩后反而更快：这轮里机器漂移比插桩成本还大）

> **细分的可加性**：细分各项是**独立测量**：它们各自的耗时里都含自己被抢占的等待，故之和可能超过它们共同所在的提交侧（实测约 3%）。读的时候不要把它们当成一个可以相加的划分。本轮实测超出量：zoo 40 微秒 / 并发 4 超出 3.5%；zoo 10000 微秒 / 并发 1 超出 18.9%；zoo 10000 微秒 / 并发 4 超出 94.3%

### 被测框架的提交侧由什么构成

- 并发度 1、档位 40 微秒：调度轮其余（判定、锁与调度列表维护） 2.41 微秒；派发（交给调度模型，含池的入队） 28.54 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 23.88 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 9.79 微秒
- 并发度 4、档位 40 微秒：调度轮其余（判定、锁与调度列表维护） 0.00 微秒；派发（交给调度模型，含池的入队） 23.63 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 24.83 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 4.82 微秒
- 并发度 1、档位 10000 微秒：调度轮其余（判定、锁与调度列表维护） 1.43 微秒；派发（交给调度模型，含池的入队） 40.83 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 47.10 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 18.34 微秒
- 并发度 4、档位 10000 微秒：调度轮其余（判定、锁与调度列表维护） 0.00 微秒；派发（交给调度模型，含池的入队） 41.14 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 44.81 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 8.34 微秒

### 归因结论

- 并发度 1、执行体 40 微秒 下，被测框架整体不慢于 apscheduler（每任务 -58 微秒）：两边的时序结构不同，逐段差额有正有负，故不给「落在哪一段」。
- 并发度 1、执行体 40 微秒 下，被测框架相对 asyncio_pool 每任务多花 88 微秒，其中主要落在「提交侧」（+47 微秒）。
- 并发度 1、执行体 40 微秒 下，被测框架相对 bare_thread 每任务多花 85 微秒，其中主要落在「手交」（+119 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「提交侧」为 -79 微秒，读的时候要一并看。
- 并发度 1、执行体 40 微秒 下，被测框架相对 thread_pool 每任务多花 156 微秒，其中主要落在「回程」（+58 微秒）。
- 被测框架在该组的提交侧由以下部分构成（微秒）：调度轮其余（判定、锁与调度列表维护） 2、派发（交给调度模型，含池的入队） 29、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 24、提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 10。
- 并发度 4、执行体 40 微秒 下，被测框架整体不慢于 apscheduler（每任务 -247 微秒）：两边的时序结构不同，逐段差额有正有负，故不给「落在哪一段」。
- 并发度 4、执行体 40 微秒 下，被测框架相对 asyncio_pool 每任务多花 16 微秒，其中主要落在「手交」（+42 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「回程」为 -46 微秒，读的时候要一并看。
- 并发度 4、执行体 40 微秒 下，被测框架相对 bare_thread 每任务多花 200 微秒，其中主要落在「手交」（+379 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「提交侧」为 -97 微秒，读的时候要一并看。
- 并发度 4、执行体 40 微秒 下，被测框架相对 thread_pool 每任务多花 279 微秒，其中主要落在「手交」（+125 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「执行体」为 -1 微秒，读的时候要一并看。
- 被测框架在该组的提交侧由以下部分构成（微秒）：调度轮其余（判定、锁与调度列表维护） 0、派发（交给调度模型，含池的入队） 24、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 25、提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 5。
- 并发度 1、执行体 10000 微秒 下，被测框架整体不慢于 apscheduler（每任务 -184 微秒）：两边的时序结构不同，逐段差额有正有负，故不给「落在哪一段」。
- 并发度 1、执行体 10000 微秒 下，被测框架相对 asyncio_pool 每任务多花 325 微秒，其中主要落在「执行体」（+217 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「手交」为 -1 微秒，读的时候要一并看。
- 并发度 1、执行体 10000 微秒 下，被测框架相对 bare_thread 每任务多花 121 微秒，其中主要落在「手交」（+5130 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「提交侧」为 -5092 微秒，读的时候要一并看。
- 并发度 1、执行体 10000 微秒 下，被测框架相对 thread_pool 每任务多花 401 微秒，其中主要落在「执行体」（+213 微秒）。
- 被测框架在该组的提交侧由以下部分构成（微秒）：调度轮其余（判定、锁与调度列表维护） 1、派发（交给调度模型，含池的入队） 41、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 47、提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 18。
- 并发度 4、执行体 10000 微秒 下，被测框架相对 apscheduler 每任务多花 1529 微秒，其中主要落在「执行体」（+5503 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「回程」为 -3941 微秒，读的时候要一并看。
- 并发度 4、执行体 10000 微秒 下，被测框架相对 asyncio_pool 每任务多花 1542 微秒，其中主要落在「执行体」（+5767 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「回程」为 -4177 微秒，读的时候要一并看。
- 并发度 4、执行体 10000 微秒 下，被测框架相对 bare_thread 每任务多花 8639 微秒，其中主要落在「手交」（+15355 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「提交侧」为 -5141 微秒，读的时候要一并看。
- 并发度 4、执行体 10000 微秒 下，被测框架相对 thread_pool 每任务多花 2222 微秒，其中主要落在「执行体」（+5396 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「回程」为 -3297 微秒，读的时候要一并看。
- 被测框架在该组的提交侧由以下部分构成（微秒）：调度轮其余（判定、锁与调度列表维护） 0、派发（交给调度模型，含池的入队） 41、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 45、提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 8。

## 维度：调度语义的代价

> 口径：本维度采用**内部开关对照**（同一 workload 下语义全关 vs 逐个开启），**不与对照方案横向比较**——裸写法没有优先级/超时/重试的对应物，故只能回答“本框架的语义值多少钱”，不能回答“比裸写法贵多少”

**状态：ok**（结论在该次测量装着的「current」代驱动面上得出）

| 语义项 | 层级 | 探查方式 | 可测 | 证据 / 原因 |
|---|---|---|---|---|
| 超时 | 派发层 | 行为探查（按调度轮反复驱动，量在飞表摘除时刻） | 是 | 已观测到超时摘除：在执行体结束之前离开在飞表（0.0122s）（执行体 0.15s、run_timeout 0.01s）；判定动作在 dispatch_core.py:472；生效的是观测与熔断（记录、标记不健康、摘除在飞登记、停止派发），**不是终止**仍在执行的 worker——CPython 无法安全中断线程 |
| 优先级 | 事件层 | 结构探查（检查执行所需的符号是否存在） | 否 | 未复核：本项的结论是在「previous」代上得出的，把它当成本代的事实等于在报告里断言一个当前代并不具备的接线。重新推导需要单独一次探查设计（每项要有干净的开/关态才谈得上定价） |
| 重试 | 事件层 | 结构探查（检查执行所需的符号是否存在） | 否 | 未复核：本项的结论是在「previous」代上得出的，把它当成本代的事实等于在报告里断言一个当前代并不具备的接线。重新推导需要单独一次探查设计（每项要有干净的开/关态才谈得上定价） |

> 本结论按被测版本得出，坐标只对该版本成立；往 matrix.yaml 追加版本后须重跑本探查

## 维度：原生任务线：同一被测对象的三种执行形态

> 口径：该线独立测量：它不进入主矩阵的透视表与交叉点，其数值也不可与那些表里的对照方案横向比较

**该线结论：ok**

等价性门禁：通过，15 条判据输入与 Python 参照逐字节比对（输入上限 256 字节）

> 所测任务 modbus_rtu.parse_response——Modbus RTU 响应帧解析：输入是一条裸 RTU ADU 响应帧（不含任何传输层封装），其长度即该档位的帧字节

> 规模档位 R1、R8、R125（帧字节 7、21、255）；并发度 1、4、16、64；每格预热 100 轮 + 采样 100 轮，每个并发度一个子进程（共 4 个）

规模分界（只在判定并发度 1 上判读）：原生形态更快的档位：R8、R125；更慢的档位：R1；分辨不出的档位：无。分界点：帧不超过 7 字节时原生形态不快，达到或超过 21 字节时更快

> 每个数值是每任务端到端（正式采样轮的中位数）——与主矩阵延迟维度同一口径

| 档位（微秒） | 帧字节 | 并发度 | 纯解释 | 原生扩展 | 在线路由 | 原生扩展 / 纯解释 | 在线路由 / 纯解释 | 更快的一方 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R1 | 7 | 1 | 191.86 微秒 | 197.11 微秒 | 239.64 微秒 | 1.03x | 1.25x | 纯解释 |
| R1 | 7 | 4 | 265.75 微秒 | 275.12 微秒 | 277.12 微秒 | 1.04x | 1.04x | 纯解释 |
| R1 | 7 | 16 | 258.25 微秒 | 270.49 微秒 | 278.69 微秒 | 1.05x | 1.08x | 纯解释 |
| R1 | 7 | 64 | 253.67 微秒 | 264.03 微秒 | 281.22 微秒 | 1.04x | 1.11x | 纯解释 |
| R8 | 21 | 1 | 216.95 微秒 | 205.05 微秒 | 261.69 微秒 | 0.95x | 1.21x | 原生扩展 |
| R8 | 21 | 4 | 295.66 微秒 | 289.60 微秒 | 301.84 微秒 | 0.98x | 1.02x | 未决 |
| R8 | 21 | 16 | 289.49 微秒 | 283.11 微秒 | 306.98 微秒 | 0.98x | 1.06x | 未决 |
| R8 | 21 | 64 | 277.33 微秒 | 275.01 微秒 | 306.46 微秒 | 0.99x | 1.11x | 未决 |
| R125 | 255 | 1 | 642.48 微秒 | 433.90 微秒 | 487.97 微秒 | 0.68x | 0.76x | 原生扩展 |
| R125 | 255 | 4 | 708.90 微秒 | 501.54 微秒 | 514.68 微秒 | 0.71x | 0.73x | 原生扩展 |
| R125 | 255 | 16 | 692.00 微秒 | 501.51 微秒 | 513.39 微秒 | 0.72x | 0.74x | 原生扩展 |
| R125 | 255 | 64 | 670.87 微秒 | 494.37 微秒 | 518.43 微秒 | 0.74x | 0.77x | 原生扩展 |

> 路由结论分两层。收敛层：实际走的臂取**正式采样窗口内**逐臂次数的多数者，少数臂的占比必须仅靠探索率就能解释——次数是精确量、与墙钟无关，且逐轮增量一并留档，读者可复核它如何收敛。框架**一次都没走过**某一臂时（看含预热的累计快照），占多数的那个只是框架的默认臂、不是决策结果，报告如实标出。划算层：取同一周期内纯解释与原生每任务耗时之**差**（同一次采样的配对差，而不是两个各自测出的中位数相减），且无容差区间（有容差就成了「落在区间内即算平」），并只在该差的四分位区间不跨零时才给——跨零即这份口径分辨不出，此时结论如实留作未决

路由形态逐档结论（逐臂次数取正式采样窗口，探索率取框架解析后的实际值）：

- R1（7 字节）：逐臂次数 原生 1 / 解释 99；探索率 5.00%——已收敛到解释臂；与独立对照得出的划算臂一致（解释臂）
- R8（21 字节）：逐臂次数 原生 98 / 解释 2；探索率 5.00%——已收敛到原生臂；与独立对照得出的划算臂一致（原生臂）
- R125（255 字节）：逐臂次数 原生 98 / 解释 2；探索率 5.00%——已收敛到原生臂；与独立对照得出的划算臂一致（原生臂）

> 本维度的口径声明：

- 本维度对照的是同一框架的三种执行形态（纯解释 / 原生扩展 / 在线路由）；数值取自调度派发层，与主矩阵 zoo 档同一层级。此处只有每任务端到端一个量——框架在这条路径上不提供单元自报耗时，本仓也不为它插桩
- 派发层自身的开销是三种形态的共同成本，故它压缩了形态之间的倍数：框架自记的逐臂耗时（见臂口径的说明）相差比端到端大得多。这里的倍数应读成「把该任务经派发层跑完」，而不是执行形态自身的加速比
- 规模分界只在最低并发度上判读：并发度超过机器实际容量时，每任务墙钟里含排队等待，那时「原生更快」与否测的就不再是执行形态（其余并发度的组照常测量与留档）

## 被测框架在哪些档位更快

> 被测框架处于优势的档位（两侧差异大于该档位的带宽）。它与「公开的不利数据」出自**同一份同运行内的相对比**，只是一个取更快的、一个取更慢的——两者的覆盖面相同，故谁都挑不了档位。**本节的缺席不构成不合格**：分不出胜负或处处更慢时它就应当是空的

| 对照方案 | 并发度 | 执行体档位（微秒） | 差距 | 被测框架中位数 |
|---|---|---|---|---|
| apscheduler | 1 | 40 | 被测框架比 apscheduler 快 1.96x | 157.03 微秒 |
| process_pool | 1 | 40 | 被测框架比 process_pool 快 2.14x | 157.03 微秒 |
| apscheduler | 1 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.36x | 412.58 微秒 |
| process_pool | 1 | 300 | 被测框架比 process_pool 快 1.43x | 412.58 微秒 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 被测框架比 apscheduler 快 1.06x | 2.778 毫秒 |
| process_pool | 1 | 2700 | 被测框架比 process_pool 快 1.08x | 2.778 毫秒 |
| apscheduler | 4 | 40 | 被测框架比 apscheduler 快 1.45x | 177.06 微秒 |
| apscheduler | 4 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.24x | 442.41 微秒 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 被测框架比 apscheduler 快 1.04x | 2.878 毫秒 |
| apscheduler | 16 | 40 | 被测框架比 apscheduler 快 1.45x | 158.98 微秒 |
| apscheduler | 16 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.16x | 440.91 微秒 |
| apscheduler | 16 | 2700 | 被测框架比 apscheduler 快 1.02x | 2.885 毫秒 |
| apscheduler | 64 | 40 | 被测框架比 apscheduler 快 1.24x | 194.80 微秒 |
| apscheduler | 64 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.13x | 452.02 微秒 |
| apscheduler | 64 | 2700 | 被测框架比 apscheduler 快 1.02x | 2.928 毫秒 |

## 公开的不利数据

> 被测框架处于劣势的档位（两侧差异大于该档位的带宽）。**这部分缺失的报告不合格**——一份只展示自己赢的报告，读者有理由认为它不可信。差异小于带宽的档位不在本节，而在「分不出胜负」那一节：那是判据的结果，不是把它们藏起来

| 对照方案 | 并发度 | 执行体档位（微秒） | 差距 | 被测框架中位数 |
|---|---|---|---|---|
| thread_pool | 1 | 40 | thread_pool 比 zoo 快 1.98x | 157.03 微秒 |
| thread_pool | 1 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.27x | 412.58 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.04x | 2.778 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.06x | 2.778 毫秒 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.06x | 9.929 毫秒 |
| bare_thread | 1 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.03x | 9.929 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 10000 | thread_pool 比 zoo 快 1.06x | 9.929 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 40 | thread_pool 比 zoo 快 1.88x | 177.06 微秒 |
| bare_thread | 4 | 300 | bare_thread 比 zoo 快 1.07x | 442.41 微秒 |
| process_pool | 4 | 300 | process_pool 比 zoo 快 1.33x | 442.41 微秒 |
| thread_pool | 4 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.27x | 442.41 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.05x | 2.878 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.09x | 2.878 毫秒 |
| process_pool | 4 | 2700 | process_pool 比 zoo 快 2.06x | 2.878 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.07x | 2.878 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.03x | 9.947 毫秒 |
| process_pool | 4 | 10000 | process_pool 比 zoo 快 2.15x | 9.947 毫秒 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.17x | 158.98 微秒 |
| thread_pool | 16 | 40 | thread_pool 比 zoo 快 1.76x | 158.98 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.11x | 440.91 微秒 |
| process_pool | 16 | 300 | process_pool 比 zoo 快 1.59x | 440.91 微秒 |
| thread_pool | 16 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.24x | 440.91 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.06x | 2.885 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.07x | 2.885 毫秒 |
| process_pool | 16 | 2700 | process_pool 比 zoo 快 2.11x | 2.885 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.05x | 2.885 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.03x | 9.988 毫秒 |
| process_pool | 16 | 10000 | process_pool 比 zoo 快 2.13x | 9.988 毫秒 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.57x | 194.80 微秒 |
| bare_thread | 64 | 40 | bare_thread 比 zoo 快 1.13x | 194.80 微秒 |
| thread_pool | 64 | 40 | thread_pool 比 zoo 快 2.15x | 194.80 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.19x | 452.02 微秒 |
| bare_thread | 64 | 300 | bare_thread 比 zoo 快 1.06x | 452.02 微秒 |
| process_pool | 64 | 300 | process_pool 比 zoo 快 1.53x | 452.02 微秒 |
| thread_pool | 64 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.32x | 452.02 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.05x | 2.928 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.08x | 2.928 毫秒 |
| process_pool | 64 | 2700 | process_pool 比 zoo 快 2.16x | 2.928 毫秒 |
| thread_pool | 64 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.08x | 2.928 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.08x | 10.517 毫秒 |
| process_pool | 64 | 10000 | process_pool 比 zoo 快 2.23x | 10.517 毫秒 |

> 原生任务线是独立的一条线，不与上表混读：在它的判定并发度 1 上，原生形态更慢的档位：R1；路由形态慢于纯解释形态的档位：R1、R8；两者都在「原生任务线：同一被测对象的三种执行形态」一节内与有利档位对等列出，出自同一轮同一份配对差

## 分不出胜负的档位

> 两侧**分不出胜负**的档位：差异小于该档位的带宽。带宽取自**同一次运行**内两侧各自的跨轮离散度（每任务中位数的标准差 / 中位数）之和，故它随样本变化，读者可用留档里的逐轮样本自行复核。它同样覆盖全部所测档位、逐项写明原因——**本节不是藏东西的地方**：把噪声级差异报成「快 1.00x」才是

> 判据：带宽 = 被测框架侧与对照侧各自的跨轮相对离散度之和；单侧的跨轮相对离散度 = 该单元逐轮的「每任务中位数」的标准差 / 中位数

本期带宽：1.0% 到 57.0%（随各档位的离散度不同而不同）。

| 对照方案 | 并发度 | 执行体档位（微秒） | 比值 | 原因 |
|---|---|---|---|---|
| asyncio_pool | 1 | 40 | 0.92x | 两侧差异 8.2% 小于带宽 23.0%，分不出胜负 |
| bare_thread | 1 | 40 | 0.90x | 两侧差异 9.8% 小于带宽 23.8%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 0.94x | 两侧差异 5.7% 小于带宽 7.2%，分不出胜负 |
| bare_thread | 1 | 300 | 0.95x | 两侧差异 4.6% 小于带宽 10.1%，分不出胜负 |
| bare_thread | 1 | 2700 | 0.98x | 两侧差异 1.9% 小于带宽 2.2%，分不出胜负 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 1.02x | 两侧差异 1.8% 小于带宽 1.9%，分不出胜负 |
| process_pool | 1 | 10000 | 1.02x | 两侧差异 2.0% 小于带宽 3.7%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 0.88x | 两侧差异 11.6% 小于带宽 20.2%，分不出胜负 |
| bare_thread | 4 | 40 | 0.92x | 两侧差异 8.3% 小于带宽 17.7%，分不出胜负 |
| process_pool | 4 | 40 | 1.00x | 两侧差异 0.4% 小于带宽 30.2%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 0.94x | 两侧差异 6.2% 小于带宽 6.7%，分不出胜负 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 1.01x | 两侧差异 1.5% 小于带宽 2.0%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 1.00x | 两侧差异 0.1% 小于带宽 5.1%，分不出胜负 |
| thread_pool | 4 | 10000 | 0.99x | 两侧差异 1.1% 小于带宽 1.9%，分不出胜负 |
| bare_thread | 16 | 40 | 1.06x | 两侧差异 6.2% 小于带宽 7.3%，分不出胜负 |
| process_pool | 16 | 40 | 1.00x | 两侧差异 0.2% 小于带宽 21.0%，分不出胜负 |
| bare_thread | 16 | 300 | 0.97x | 两侧差异 3.0% 小于带宽 5.7%，分不出胜负 |
| apscheduler | 16 | 10000 | 1.01x | 两侧差异 1.1% 小于带宽 1.2%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | 1.00x | 两侧差异 0.1% 小于带宽 1.7%，分不出胜负 |
| thread_pool | 16 | 10000 | 0.99x | 两侧差异 1.2% 小于带宽 2.9%，分不出胜负 |
| process_pool | 64 | 40 | 1.04x | 两侧差异 3.9% 小于带宽 19.6%，分不出胜负 |
| apscheduler | 64 | 10000 | 0.96x | 两侧差异 3.7% 小于带宽 5.1%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | 0.98x | 两侧差异 2.5% 小于带宽 4.4%，分不出胜负 |
| thread_pool | 64 | 10000 | 0.99x | 两侧差异 1.0% 小于带宽 3.9%，分不出胜负 |

## 口径局限与偏差来源

- **被测层级**：调度派发层：直接驱动 BaseWaiter.execute_service()（线程池模式），不走 Master 的完整运行循环——后者的服务循环每秒一次，会把延迟量级从微秒抬到秒。**每提交一个任务走一次调度轮**，故该轮的全部簿记都计在这一个任务头上；Master 的用法是每轮服务多个 worker，那份开销本会摊到多个任务上
- **口径说明**（apscheduler）：APScheduler 的定时作业模型，含作业登记与触发判定成本；该库会吞掉作业内异常，本档已在 drain 时重新抛出。**口径说明**：该库不提供作业完成通知，故完成信号由本档的 Condition 给出，每任务一次通知的开销计入其端到端
- **口径说明**（asyncio_pool）：asyncio 事件循环调度**同步**执行体（等价于 loop.run_in_executor），非原生协程并发；与线程池的差别是事件循环自身开销
- **口径说明**（bare_thread）：每任务派生一个 threading.Thread，无池化、无复用；线程创建成本计入端到端。收集执行体自报耗时用无锁的 list.append（GIL 下本身原子）——**插桩不得给某一档加别档没有的成本**，否则对照就成了插桩的对照
- **口径说明**（process_pool）：ProcessPoolExecutor：执行体与返回值跨进程序列化的成本计入端到端，与多线程档位不可直接等价比较
- **口径说明**（thread_pool）：concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，池大小 = 并发度；线程复用、无任务队列语义
- **口径说明**（zoo）：端到端终点为「worker 完成并在飞表注销」；框架其后的结果投递按世代分流：上一代的投递路径是坏的（dispatch 按 reactor_name 而非主题查响应器，每次调用必抛），完成信号只能取自框架内部回调；当前代该处已修好，完成信号取自框架自己的结果响应器。**口径说明**：完成信号由本档的 Condition 给出，每任务一次通知的开销计入其端到端；该方向的偏差使被测框架看起来更慢，即对被测框架不利而非有利
- **不给出开销数字的组**：以下 (适配器, 并发度) 组的并发度超过这次运行所在机器的并行能力：执行体自报的耗时里含超订带来的调度等待，与「墙钟 / 并发度」不是同一件事，相减的结果没有意义（实测出现过负值，并衍生出无意义的变化倍数）。故本报告对它们**不给框架开销、也不给交叉点**；端到端、吞吐与执行体自报值仍然有效，原始留档里的字段也一个没删。判据取自环境自述的逻辑核数，另有一条证据性兜底：算出来的开销为负同样判为不可读——框架只会加时间不会减时间
- **未参与判定的自检项**：这些单元的执行体档位偏差未参与判定（并发度高于最低档，或档位短到墙钟受调度颗粒度支配）。原始值仍在场，但那两处的墙钟不足以断定校准是否正确——**读这些档位的数字时要把它算进去**

> 绝对耗时：仅在同一次运行内部有效，不可跨运行比较

## 加入你自己的对照

本 harness 的对照方案是**开放**的：实现 `zoo_bench.adapters.BaseAdapter` 的四个方法（`setup` / `submit` / `drain` / `teardown`），用 `zoo_bench.adapters.registry.register` 登记，或在 `matrix.yaml` 的 `extra_modules` 里列出你的模块路径——**无需改动本仓库任何文件**。你的实现会通过同一套等价性验证（提交 N 个执行体、断言全部执行且各执行一次），不通过的不会被采信。**我们主动把这条路径写进报告**：一份由被测框架维护者撰写、测量被测框架的报告，读者有理由怀疑对照被写慢或口径被挑选；让任何人能提交自己的对照，是这份报告可被质疑、也可被证伪的前提。

## 自检

- 测量自检整体：通过
- 进程隔离：{'parent_pid': 71066, 'child_pids': [71522, 71525, 71528, 71531, 71534, 71540, 71546, 71552, 71558, 71576, 71594, 71612, 71630, 71687, 71745, 71800, 71866, 71868, 71870, 71872, 71874, 71879, 71884, 71890, 71895, 71912, 71929, 71946, 71963, 72025, 72087, 72152, 72221, 72255, 72289, 72323, 72357, 72490, 72623, 72756, 72889, 73418, 73947, 74476, 75006, 77119, 79232, 81345, 83460, 83464, 83468, 83472, 83476, 83483, 83490, 83497, 83504, 83523, 83542, 83561, 83580, 83647, 83714, 83781, 83852, 83854, 83856, 83858, 83860, 83865, 83870, 83875, 83880, 83897, 83914, 83931, 83948, 84004, 84061, 84120, 84187, 84189, 84191, 84193, 84195, 84200, 84205, 84210, 84215, 84232, 84251, 84268, 84285, 84350, 84415, 84480], 'all_distinct': True, 'none_equals_parent': True}

## 附录：全部数值

> 正文为可读性只给透视表；这里逐单元给出**改动前的全部字段**（分位数、离散度、执行体实测等）。**数值一个不少**：明细放在报告主体内，而不是外链、折叠或附件——「可查」一旦要另外去找，就等于不可查

### 附录：延迟分位数与抖动

| 方案 | 并发度 | 执行体档位（微秒） | 中位数 | p95 | p99 | 相对离散度 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| apscheduler | 1 | 40 | 308.03 微秒 | 349.96 微秒 | 358.97 微秒 | 0.066 |
| apscheduler | 1 | 300 | 562.94 微秒 | 604.91 微秒 | 627.65 微秒 | 0.046 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 2.948 毫秒 | 3.005 毫秒 | 3.033 毫秒 | 0.010 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 10.112 毫秒 | 10.352 毫秒 | 10.407 毫秒 | 0.012 |
| apscheduler | 4 | 40 | 257.17 微秒 | 287.55 微秒 | 303.15 微秒 | 0.056 |
| apscheduler | 4 | 300 | 546.38 微秒 | 561.11 微秒 | 576.20 微秒 | 0.022 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 2.989 毫秒 | 3.032 毫秒 | 3.036 毫秒 | 0.009 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 10.095 毫秒 | 10.212 毫秒 | 10.494 毫秒 | 0.011 |
| apscheduler | 16 | 40 | 230.76 微秒 | 268.29 微秒 | 271.09 微秒 | 0.069 |
| apscheduler | 16 | 300 | 512.03 微秒 | 538.09 微秒 | 543.38 微秒 | 0.024 |
| apscheduler | 16 | 2700 | 2.952 毫秒 | 2.978 毫秒 | 3.027 毫秒 | 0.009 |
| apscheduler | 16 | 10000 | 10.097 毫秒 | 10.192 毫秒 | 10.227 毫秒 | 0.006 |
| apscheduler | 64 | 40 | 241.67 微秒 | 262.14 微秒 | 262.49 微秒 | 0.054 |
| apscheduler | 64 | 300 | 510.06 微秒 | 530.38 微秒 | 538.66 微秒 | 0.027 |
| apscheduler | 64 | 2700 | 2.995 毫秒 | 3.033 毫秒 | 3.041 毫秒 | 0.007 |
| apscheduler | 64 | 10000 | 10.128 毫秒 | 10.588 毫秒 | 10.631 毫秒 | 0.024 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 144.14 微秒 | 173.18 微秒 | 187.49 微秒 | 0.089 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 389.15 微秒 | 418.60 微秒 | 424.26 微秒 | 0.036 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | 2.663 毫秒 | 2.700 毫秒 | 2.702 毫秒 | 0.005 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 9.399 毫秒 | 9.941 毫秒 | 10.816 毫秒 | 0.036 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 156.44 微秒 | 177.87 微秒 | 184.77 微秒 | 0.080 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 414.86 微秒 | 432.37 微秒 | 438.97 微秒 | 0.023 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | 2.729 毫秒 | 2.771 毫秒 | 2.784 毫秒 | 0.009 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 9.955 毫秒 | 10.372 毫秒 | 11.706 毫秒 | 0.042 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | 136.04 微秒 | 147.86 微秒 | 158.86 微秒 | 0.061 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | 395.94 微秒 | 412.78 微秒 | 419.97 微秒 | 0.024 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | 2.725 毫秒 | 2.760 毫秒 | 2.766 毫秒 | 0.009 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | 9.980 毫秒 | 10.087 毫秒 | 10.399 毫秒 | 0.012 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | 124.21 微秒 | 127.64 微秒 | 128.05 微秒 | 0.018 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | 378.92 微秒 | 383.97 微秒 | 386.20 微秒 | 0.008 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | 2.779 毫秒 | 2.808 毫秒 | 2.811 毫秒 | 0.008 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | 10.259 毫秒 | 10.474 毫秒 | 10.528 毫秒 | 0.018 |
| bare_thread | 1 | 40 | 141.61 微秒 | 176.49 微秒 | 185.39 微秒 | 0.097 |
| bare_thread | 1 | 300 | 393.51 微秒 | 447.16 微秒 | 485.24 微秒 | 0.066 |
| bare_thread | 1 | 2700 | 2.725 毫秒 | 2.778 毫秒 | 2.783 毫秒 | 0.012 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 9.630 毫秒 | 9.751 毫秒 | 9.889 毫秒 | 0.008 |
| bare_thread | 4 | 40 | 162.35 微秒 | 181.13 微秒 | 187.59 微秒 | 0.055 |
| bare_thread | 4 | 300 | 411.77 微秒 | 429.43 微秒 | 433.87 微秒 | 0.023 |
| bare_thread | 4 | 2700 | 2.648 毫秒 | 2.675 毫秒 | 2.680 毫秒 | 0.005 |
| bare_thread | 4 | 10000 | 9.618 毫秒 | 9.680 毫秒 | 9.697 毫秒 | 0.004 |
| bare_thread | 16 | 40 | 168.76 微秒 | 176.90 微秒 | 178.35 微秒 | 0.023 |
| bare_thread | 16 | 300 | 427.79 微秒 | 433.37 微秒 | 434.78 微秒 | 0.007 |
| bare_thread | 16 | 2700 | 2.700 毫秒 | 2.718 毫秒 | 2.727 毫秒 | 0.004 |
| bare_thread | 16 | 10000 | 9.717 毫秒 | 9.795 毫秒 | 9.860 毫秒 | 0.004 |
| bare_thread | 64 | 40 | 171.85 微秒 | 175.73 微秒 | 176.05 微秒 | 0.014 |
| bare_thread | 64 | 300 | 427.59 微秒 | 431.98 微秒 | 433.04 微秒 | 0.006 |
| bare_thread | 64 | 2700 | 2.705 毫秒 | 2.724 毫秒 | 2.728 毫秒 | 0.004 |
| bare_thread | 64 | 10000 | 9.718 毫秒 | 9.769 毫秒 | 9.779 毫秒 | 0.004 |
| process_pool | 1 | 40 | 336.29 微秒 | 371.95 微秒 | 907.07 微秒 | 0.429 |
| process_pool | 1 | 300 | 591.15 微秒 | 634.03 微秒 | 1.158 毫秒 | 0.246 |
| process_pool | 1 | 2700 | 3.013 毫秒 | 3.061 毫秒 | 3.668 毫秒 | 0.055 |
| process_pool | 1 | 10000 | 10.125 毫秒 | 11.006 毫秒 | 11.208 毫秒 | 0.030 |
| process_pool | 4 | 40 | 176.27 微秒 | 244.14 微秒 | 252.09 微秒 | 0.181 |
| process_pool | 4 | 300 | 331.48 微秒 | 369.10 微秒 | 393.42 微秒 | 0.094 |
| process_pool | 4 | 2700 | 1.400 毫秒 | 1.518 毫秒 | 1.594 毫秒 | 0.041 |
| process_pool | 4 | 10000 | 4.617 毫秒 | 5.118 毫秒 | 5.600 毫秒 | 0.053 |
| process_pool | 16 | 40 | 158.72 微秒 | 204.66 微秒 | 211.37 微秒 | 0.160 |
| process_pool | 16 | 300 | 276.84 微秒 | 315.26 微秒 | 322.45 微秒 | 0.079 |
| process_pool | 16 | 2700 | 1.370 毫秒 | 1.469 毫秒 | 1.516 毫秒 | 0.032 |
| process_pool | 16 | 10000 | 4.698 毫秒 | 4.911 毫秒 | 4.934 毫秒 | 0.019 |
| process_pool | 64 | 40 | 202.33 微秒 | 237.75 微秒 | 243.81 微秒 | 0.102 |
| process_pool | 64 | 300 | 296.22 微秒 | 334.60 微秒 | 342.73 微秒 | 0.058 |
| process_pool | 64 | 2700 | 1.357 毫秒 | 1.410 毫秒 | 1.445 毫秒 | 0.019 |
| process_pool | 64 | 10000 | 4.709 毫秒 | 4.740 毫秒 | 4.866 毫秒 | 0.009 |
| thread_pool | 1 | 40 | 79.31 微秒 | 101.71 微秒 | 132.80 微秒 | 0.184 |
| thread_pool | 1 | 300 | 325.37 微秒 | 362.51 微秒 | 375.66 微秒 | 0.053 |
| thread_pool | 1 | 2700 | 2.623 毫秒 | 2.711 毫秒 | 2.937 毫秒 | 0.029 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 9.369 毫秒 | 9.476 毫秒 | 9.510 毫秒 | 0.007 |
| thread_pool | 4 | 40 | 94.18 微秒 | 107.91 微秒 | 109.81 微秒 | 0.076 |
| thread_pool | 4 | 300 | 348.68 微秒 | 363.07 微秒 | 364.89 微秒 | 0.019 |
| thread_pool | 4 | 2700 | 2.702 毫秒 | 2.740 毫秒 | 2.761 毫秒 | 0.011 |
| thread_pool | 4 | 10000 | 9.839 毫秒 | 10.035 毫秒 | 10.105 毫秒 | 0.010 |
| thread_pool | 16 | 40 | 90.57 微秒 | 99.86 微秒 | 104.29 微秒 | 0.057 |
| thread_pool | 16 | 300 | 355.80 微秒 | 370.72 微秒 | 376.40 微秒 | 0.019 |
| thread_pool | 16 | 2700 | 2.742 毫秒 | 2.786 毫秒 | 2.800 毫秒 | 0.009 |
| thread_pool | 16 | 10000 | 9.867 毫秒 | 10.048 毫秒 | 10.787 毫秒 | 0.023 |
| thread_pool | 64 | 40 | 90.47 微秒 | 92.30 微秒 | 92.47 微秒 | 0.018 |
| thread_pool | 64 | 300 | 341.71 微秒 | 347.75 微秒 | 348.64 微秒 | 0.009 |
| thread_pool | 64 | 2700 | 2.705 毫秒 | 2.798 毫秒 | 2.946 毫秒 | 0.023 |
| thread_pool | 64 | 10000 | 10.415 毫秒 | 10.509 毫秒 | 10.544 毫秒 | 0.012 |
| zoo | 1 | 40 | 157.03 微秒 | 210.32 微秒 | 237.86 微秒 | 0.141 |
| zoo | 1 | 300 | 412.58 微秒 | 445.22 微秒 | 451.32 微秒 | 0.036 |
| zoo | 1 | 2700 | 2.778 毫秒 | 2.829 毫秒 | 2.873 毫秒 | 0.010 |
| zoo | 1 | 10000 | 9.929 毫秒 | 10.006 毫秒 | 10.039 毫秒 | 0.007 |
| zoo | 4 | 40 | 177.06 微秒 | 230.68 微秒 | 233.14 微秒 | 0.122 |
| zoo | 4 | 300 | 442.41 微秒 | 486.15 微秒 | 486.91 微秒 | 0.044 |
| zoo | 4 | 2700 | 2.878 毫秒 | 2.957 毫秒 | 2.975 毫秒 | 0.017 |
| zoo | 4 | 10000 | 9.947 毫秒 | 10.070 毫秒 | 10.087 毫秒 | 0.009 |
| zoo | 16 | 40 | 158.98 微秒 | 172.71 微秒 | 180.55 微秒 | 0.050 |
| zoo | 16 | 300 | 440.91 微秒 | 485.64 微秒 | 488.09 微秒 | 0.050 |
| zoo | 16 | 2700 | 2.885 毫秒 | 2.933 毫秒 | 2.957 毫秒 | 0.011 |
| zoo | 16 | 10000 | 9.988 毫秒 | 10.064 毫秒 | 10.066 毫秒 | 0.006 |
| zoo | 64 | 40 | 194.80 微秒 | 218.06 微秒 | 219.26 微秒 | 0.095 |
| zoo | 64 | 300 | 452.02 微秒 | 463.04 微秒 | 471.99 微秒 | 0.022 |
| zoo | 64 | 2700 | 2.928 毫秒 | 3.004 毫秒 | 3.061 毫秒 | 0.015 |
| zoo | 64 | 10000 | 10.517 毫秒 | 10.925 毫秒 | 11.084 毫秒 | 0.027 |

### 附录：框架自身开销占比

| 方案 | 并发度 | 执行体档位（微秒） | 框架开销 | 开销占比 | 执行体实测 |
|---|---|---|---|---|---|
| apscheduler | 1 | 40 | 250.47 微秒 | 81.31% | 57.56 微秒 |
| apscheduler | 1 | 300 | 261.46 微秒 | 46.45% | 301.48 微秒 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 277.96 微秒 | 9.43% | 2.670 毫秒 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 442.08 微秒 | 4.37% | 9.670 毫秒 |
| apscheduler | 4 | 40 | 198.84 微秒 | 77.32% | 58.33 微秒 |
| apscheduler | 4 | 300 | 234.40 微秒 | 42.90% | 311.98 微秒 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 307.46 微秒 | 10.29% | 2.682 毫秒 |
| apscheduler | 4 | 10000 | — | — | 14.587 毫秒 |
| apscheduler | 16 | 40 | — | — | 53.43 微秒 |
| apscheduler | 16 | 300 | — | — | 312.27 微秒 |
| apscheduler | 16 | 2700 | — | — | 2.685 毫秒 |
| apscheduler | 16 | 10000 | — | — | 18.654 毫秒 |
| apscheduler | 64 | 40 | — | — | 51.87 微秒 |
| apscheduler | 64 | 300 | — | — | 295.36 微秒 |
| apscheduler | 64 | 2700 | — | — | 2.740 毫秒 |
| apscheduler | 64 | 10000 | — | — | 19.471 毫秒 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 97.94 微秒 | 67.95% | 46.20 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 104.53 微秒 | 26.86% | 284.63 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | 129.72 微秒 | 4.87% | 2.534 毫秒 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 140.82 微秒 | 1.50% | 9.258 毫秒 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 104.52 微秒 | 66.81% | 51.92 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 106.23 微秒 | 25.61% | 308.64 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | 152.12 微秒 | 5.57% | 2.577 毫秒 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | — | — | 14.730 毫秒 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | — | — | 53.92 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | — | — | 304.81 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | — | — | 2.605 毫秒 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | — | — | 20.437 毫秒 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | — | — | 52.81 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | — | — | 299.54 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | — | — | 2.649 毫秒 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | — | — | 59.077 毫秒 |
| bare_thread | 1 | 40 | 89.53 微秒 | 63.22% | 52.09 微秒 |
| bare_thread | 1 | 300 | 97.34 微秒 | 24.74% | 296.17 微秒 |
| bare_thread | 1 | 2700 | 116.72 微秒 | 4.28% | 2.608 毫秒 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 115.64 微秒 | 1.20% | 9.514 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 40 | 110.79 微秒 | 68.24% | 51.56 微秒 |
| bare_thread | 4 | 300 | 119.68 微秒 | 29.06% | 292.09 微秒 |
| bare_thread | 4 | 2700 | 115.99 微秒 | 4.38% | 2.532 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 10000 | — | — | 14.615 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 40 | — | — | 50.83 微秒 |
| bare_thread | 16 | 300 | — | — | 294.67 微秒 |
| bare_thread | 16 | 2700 | — | — | 2.563 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 10000 | — | — | 14.718 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 40 | — | — | 50.76 微秒 |
| bare_thread | 64 | 300 | — | — | 295.36 微秒 |
| bare_thread | 64 | 2700 | — | — | 2.565 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 10000 | — | — | 14.787 毫秒 |
| process_pool | 1 | 40 | 281.77 微秒 | 83.79% | 54.52 微秒 |
| process_pool | 1 | 300 | 282.90 微秒 | 47.86% | 308.25 微秒 |
| process_pool | 1 | 2700 | 353.01 微秒 | 11.72% | 2.660 毫秒 |
| process_pool | 1 | 10000 | 370.20 微秒 | 3.66% | 9.755 毫秒 |
| process_pool | 4 | 40 | 81.93 微秒 | 46.48% | 94.34 微秒 |
| process_pool | 4 | 300 | — | — | 571.62 微秒 |
| process_pool | 4 | 2700 | — | — | 4.823 毫秒 |
| process_pool | 4 | 10000 | — | — | 17.617 毫秒 |
| process_pool | 16 | 40 | — | — | 90.76 微秒 |
| process_pool | 16 | 300 | — | — | 588.78 微秒 |
| process_pool | 16 | 2700 | — | — | 9.835 毫秒 |
| process_pool | 16 | 10000 | — | — | 52.389 毫秒 |
| process_pool | 64 | 40 | — | — | 89.98 微秒 |
| process_pool | 64 | 300 | — | — | 575.97 微秒 |
| process_pool | 64 | 2700 | — | — | 27.524 毫秒 |
| process_pool | 64 | 10000 | — | — | 167.164 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 40 | 31.15 微秒 | 39.28% | 48.16 微秒 |
| thread_pool | 1 | 300 | 37.71 微秒 | 11.59% | 287.66 微秒 |
| thread_pool | 1 | 2700 | 51.42 微秒 | 1.96% | 2.572 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 56.20 微秒 | 0.60% | 9.313 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 40 | 46.09 微秒 | 48.94% | 48.09 微秒 |
| thread_pool | 4 | 300 | 53.22 微秒 | 15.26% | 295.45 微秒 |
| thread_pool | 4 | 2700 | 109.72 微秒 | 4.06% | 2.592 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 10000 | — | — | 19.244 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 40 | — | — | 48.03 微秒 |
| thread_pool | 16 | 300 | — | — | 305.97 微秒 |
| thread_pool | 16 | 2700 | — | — | 2.660 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 10000 | — | — | 20.155 毫秒 |
| thread_pool | 64 | 40 | — | — | 47.00 微秒 |
| thread_pool | 64 | 300 | — | — | 285.50 微秒 |
| thread_pool | 64 | 2700 | — | — | 2.624 毫秒 |
| thread_pool | 64 | 10000 | — | — | 76.944 毫秒 |
| zoo | 1 | 40 | 107.81 微秒 | 68.65% | 49.22 微秒 |
| zoo | 1 | 300 | 114.25 微秒 | 27.69% | 298.32 微秒 |
| zoo | 1 | 2700 | 139.00 微秒 | 5.00% | 2.639 毫秒 |
| zoo | 1 | 10000 | 173.17 微秒 | 1.74% | 9.756 毫秒 |
| zoo | 4 | 40 | 128.15 微秒 | 72.38% | 48.91 微秒 |
| zoo | 4 | 300 | 139.93 微秒 | 31.63% | 302.48 微秒 |
| zoo | 4 | 2700 | 155.55 微秒 | 5.40% | 2.723 毫秒 |
| zoo | 4 | 10000 | — | — | 14.996 毫秒 |
| zoo | 16 | 40 | — | — | 42.93 微秒 |
| zoo | 16 | 300 | — | — | 302.36 微秒 |
| zoo | 16 | 2700 | — | — | 2.737 毫秒 |
| zoo | 16 | 10000 | — | — | 25.176 毫秒 |
| zoo | 64 | 40 | — | — | 47.76 微秒 |
| zoo | 64 | 300 | — | — | 284.11 微秒 |
| zoo | 64 | 2700 | — | — | 2.747 毫秒 |
| zoo | 64 | 10000 | — | — | 114.364 毫秒 |

### 附录：吞吐与并发伸缩

| 方案 | 并发度 | 执行体档位（微秒） | 吞吐（任务/秒） |
|---|---|---|---|
| apscheduler | 1 | 40 | 3246.5 |
| apscheduler | 1 | 300 | 1776.4 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 339.2 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 98.9 |
| apscheduler | 4 | 40 | 15554.0 |
| apscheduler | 4 | 300 | 7321.0 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 1338.2 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 396.3 |
| apscheduler | 16 | 40 | 69336.7 |
| apscheduler | 16 | 300 | 31248.4 |
| apscheduler | 16 | 2700 | 5419.6 |
| apscheduler | 16 | 10000 | 1584.6 |
| apscheduler | 64 | 40 | 264822.7 |
| apscheduler | 64 | 300 | 125476.2 |
| apscheduler | 64 | 2700 | 21372.5 |
| apscheduler | 64 | 10000 | 6319.2 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 6937.9 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 2569.7 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | 375.5 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 106.4 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 25569.1 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 9641.7 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | 1465.6 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 401.8 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | 117614.4 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | 40410.1 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | 5872.3 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | 1603.2 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | 515270.2 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | 168900.1 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | 23028.2 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | 6238.4 |
| bare_thread | 1 | 40 | 7061.4 |
| bare_thread | 1 | 300 | 2541.2 |
| bare_thread | 1 | 2700 | 367.0 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 103.8 |
| bare_thread | 4 | 40 | 24638.4 |
| bare_thread | 4 | 300 | 9714.1 |
| bare_thread | 4 | 2700 | 1510.8 |
| bare_thread | 4 | 10000 | 415.9 |
| bare_thread | 16 | 40 | 94809.1 |
| bare_thread | 16 | 300 | 37401.2 |
| bare_thread | 16 | 2700 | 5926.5 |
| bare_thread | 16 | 10000 | 1646.6 |
| bare_thread | 64 | 40 | 372428.2 |
| bare_thread | 64 | 300 | 149676.6 |
| bare_thread | 64 | 2700 | 23658.9 |
| bare_thread | 64 | 10000 | 6585.6 |
| process_pool | 1 | 40 | 2973.7 |
| process_pool | 1 | 300 | 1691.6 |
| process_pool | 1 | 2700 | 331.9 |
| process_pool | 1 | 10000 | 98.8 |
| process_pool | 4 | 40 | 22692.6 |
| process_pool | 4 | 300 | 12067.1 |
| process_pool | 4 | 2700 | 2856.9 |
| process_pool | 4 | 10000 | 866.4 |
| process_pool | 16 | 40 | 100804.1 |
| process_pool | 16 | 300 | 57794.7 |
| process_pool | 16 | 2700 | 11681.1 |
| process_pool | 16 | 10000 | 3405.5 |
| process_pool | 64 | 40 | 316315.6 |
| process_pool | 64 | 300 | 216054.3 |
| process_pool | 64 | 2700 | 47176.6 |
| process_pool | 64 | 10000 | 13590.5 |
| thread_pool | 1 | 40 | 12609.0 |
| thread_pool | 1 | 300 | 3073.4 |
| thread_pool | 1 | 2700 | 381.2 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 106.7 |
| thread_pool | 4 | 40 | 42474.1 |
| thread_pool | 4 | 300 | 11472.0 |
| thread_pool | 4 | 2700 | 1480.5 |
| thread_pool | 4 | 10000 | 406.6 |
| thread_pool | 16 | 40 | 176656.6 |
| thread_pool | 16 | 300 | 44969.3 |
| thread_pool | 16 | 2700 | 5835.0 |
| thread_pool | 16 | 10000 | 1621.6 |
| thread_pool | 64 | 40 | 707442.1 |
| thread_pool | 64 | 300 | 187293.3 |
| thread_pool | 64 | 2700 | 23661.8 |
| thread_pool | 64 | 10000 | 6144.8 |
| zoo | 1 | 40 | 6368.3 |
| zoo | 1 | 300 | 2423.8 |
| zoo | 1 | 2700 | 359.9 |
| zoo | 1 | 10000 | 100.7 |
| zoo | 4 | 40 | 22591.2 |
| zoo | 4 | 300 | 9041.4 |
| zoo | 4 | 2700 | 1389.7 |
| zoo | 4 | 10000 | 402.1 |
| zoo | 16 | 40 | 100640.5 |
| zoo | 16 | 300 | 36288.7 |
| zoo | 16 | 2700 | 5545.8 |
| zoo | 16 | 10000 | 1601.9 |
| zoo | 64 | 40 | 328542.1 |
| zoo | 64 | 300 | 141586.6 |
| zoo | 64 | 2700 | 21859.0 |
| zoo | 64 | 10000 | 6085.3 |