# zoo-bench 性能报告

原始数据：`results/zoo-framework-0.8.0/20261011T092340Z.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） | 0.8.0 |
| 被测框架（模块 __version__） | 0.8.0（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==0.8.0` |

> 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 2.12x（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，执行体时长超过约 40 微秒 后，asyncio_pool 不再快于被测框架。
- 并发度 4 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 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，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 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 | 40 | 该档位是所测档位中最小的满足者 |
| asyncio_pool | 4 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| 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 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| 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 | 174.06 微秒 | 281.24 微秒 | 213.36 微秒 | 144.76 微秒 | 369.75 微秒 | 77.28 微秒 |
| 1 | 300 | 433.22 微秒 | 544.52 微秒 | 405.28 微秒 | 396.70 微秒 | 614.59 微秒 | 324.43 微秒 |
| 1 | 2700 | 2.800 毫秒 | 2.884 毫秒 | 2.701 毫秒 | 2.680 毫秒 | 2.982 毫秒 | 2.658 毫秒 |
| 1 | 10000 | 9.885 毫秒 | 10.156 毫秒 | 9.700 毫秒 | 9.548 毫秒 | 10.087 毫秒 | 9.698 毫秒 |
| 4 | 40 | 200.10 微秒 | 255.42 微秒 | 156.05 微秒 | 168.63 微秒 | 191.30 微秒 | 96.24 微秒 |
| 4 | 300 | 457.43 微秒 | 516.26 微秒 | 407.59 微秒 | 412.07 微秒 | 341.25 微秒 | 352.35 微秒 |
| 4 | 2700 | 2.814 毫秒 | 2.983 毫秒 | 2.764 毫秒 | 2.728 毫秒 | 1.359 毫秒 | 2.711 毫秒 |
| 4 | 10000 | 10.050 毫秒 | 10.101 毫秒 | 9.786 毫秒 | 9.829 毫秒 | 4.650 毫秒 | 9.811 毫秒 |
| 16 | 40 | 199.72 微秒 | 246.53 微秒 | 130.72 微秒 | 170.14 微秒 | 152.53 微秒 | 88.97 微秒 |
| 16 | 300 | 464.10 微秒 | 520.81 微秒 | 392.41 微秒 | 419.21 微秒 | 277.10 微秒 | 354.95 微秒 |
| 16 | 2700 | 2.869 毫秒 | 2.998 毫秒 | 2.756 毫秒 | 2.682 毫秒 | 1.413 毫秒 | 2.133 毫秒 |
| 16 | 10000 | 10.104 毫秒 | 10.223 毫秒 | 9.931 毫秒 | 9.895 毫秒 | 4.698 毫秒 | 9.734 毫秒 |
| 64 | 40 | 195.85 微秒 | 245.59 微秒 | 123.00 微秒 | 174.50 微秒 | 200.04 微秒 | 90.65 微秒 |
| 64 | 300 | 465.14 微秒 | 514.29 微秒 | 381.41 微秒 | 426.28 微秒 | 310.51 微秒 | 353.92 微秒 |
| 64 | 2700 | 2.881 毫秒 | 2.940 毫秒 | 2.804 毫秒 | 2.775 毫秒 | 1.375 毫秒 | 2.774 毫秒 |
| 64 | 10000 | 10.631 毫秒 | 9.958 毫秒 | 10.397 毫秒 | 9.824 毫秒 | 4.637 毫秒 | 10.331 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 | 71.17% | 82.72% | 69.72% | 63.87% | 84.78% | 39.13% |
| 1 | 300 | 30.28% | 45.98% | 26.53% | 25.54% | 49.47% | 11.12% |
| 1 | 2700 | 4.86% | 10.26% | 4.58% | 4.26% | 11.34% | 1.81% |
| 1 | 10000 | 1.50% | 3.60% | 1.58% | 1.33% | 3.39% | 0.73% |
| 4 | 40 | 72.44% | 78.18% | 65.64% | 69.06% | 53.06% | 48.39% |
| 4 | 300 | 33.04% | 40.22% | 25.72% | 28.67% | — | 15.31% |
| 4 | 2700 | 7.13% | 9.79% | 4.02% | 4.69% | — | 3.67% |
| 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 | 5745.3 | 3555.7 | 4686.8 | 6907.9 | 2704.5 | 12939.1 |
| 1 | 300 | 2308.3 | 1836.5 | 2467.4 | 2520.8 | 1627.1 | 3082.3 |
| 1 | 2700 | 357.2 | 346.7 | 370.2 | 373.2 | 335.3 | 376.2 |
| 1 | 10000 | 101.2 | 98.5 | 103.1 | 104.7 | 99.1 | 103.1 |
| 4 | 40 | 19989.9 | 15660.3 | 25632.9 | 23720.3 | 20909.5 | 41562.7 |
| 4 | 300 | 8744.6 | 7748.0 | 9813.8 | 9707.1 | 11721.5 | 11352.2 |
| 4 | 2700 | 1421.5 | 1340.8 | 1447.4 | 1466.1 | 2944.3 | 1475.5 |
| 4 | 10000 | 398.0 | 396.0 | 408.8 | 407.0 | 860.2 | 407.7 |
| 16 | 40 | 80111.5 | 64899.7 | 122396.1 | 94038.7 | 104898.1 | 179841.5 |
| 16 | 300 | 34475.3 | 30721.3 | 40773.2 | 38167.2 | 57740.1 | 45076.5 |
| 16 | 2700 | 5576.0 | 5337.6 | 5805.4 | 5965.9 | 11327.3 | 7501.0 |
| 16 | 10000 | 1583.6 | 1565.0 | 1611.1 | 1617.0 | 3406.0 | 1643.7 |
| 64 | 40 | 326787.3 | 260593.3 | 520342.3 | 366766.2 | 319932.6 | 705985.9 |
| 64 | 300 | 137591.9 | 124444.1 | 167797.3 | 150135.6 | 206112.0 | 180832.2 |
| 64 | 2700 | 22213.7 | 21770.5 | 22823.4 | 23067.0 | 46544.6 | 23074.4 |
| 64 | 10000 | 6020.1 | 6427.2 | 6155.5 | 6514.5 | 13803.0 | 6194.7 |

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 | 107.12 微秒 | 80.51 微秒 | 57.45 微秒 | 41.85 微秒 | ok |
| apscheduler | 4 | 40 | 89.24 微秒 | 511.93 微秒 | 58.52 微秒 | 235.26 微秒 | ok |
| apscheduler | 1 | 10000 | 180.64 微秒 | 129.18 微秒 | 9.644 毫秒 | 63.22 微秒 | ok |
| apscheduler | 4 | 10000 | 128.64 微秒 | 10.573 毫秒 | 14.891 毫秒 | 9.882 毫秒 | ok |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 17.11 微秒 | 25.55 微秒 | 47.21 微秒 | 58.41 微秒 | ok |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 17.90 微秒 | 290.31 微秒 | 55.58 微秒 | 275.71 微秒 | ok |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 22.76 微秒 | 35.65 微秒 | 9.380 毫秒 | 84.75 微秒 | ok |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 24.43 微秒 | 12.321 毫秒 | 14.391 毫秒 | 9.524 毫秒 | ok |
| bare_thread | 1 | 40 | 142.34 微秒 | -75.72 微秒 | 52.62 微秒 | 30.13 微秒 | ok |
| bare_thread | 4 | 40 | 149.38 微秒 | -73.41 微秒 | 50.50 微秒 | 299.38 微秒 | ok |
| bare_thread | 1 | 10000 | 5.174 毫秒 | -5094.15 微秒 | 9.410 毫秒 | 37.10 微秒 | ok |
| bare_thread | 4 | 10000 | 5.181 毫秒 | -5083.47 微秒 | 14.567 毫秒 | 9.130 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 | 8.07 微秒 | 10.50 微秒 | 44.59 微秒 | 15.18 微秒 | ok |
| thread_pool | 4 | 40 | 11.09 微秒 | 187.33 微秒 | 50.57 微秒 | 155.11 微秒 | ok |
| thread_pool | 1 | 10000 | 11.95 微秒 | 16.89 微秒 | 9.546 毫秒 | 27.48 微秒 | ok |
| thread_pool | 4 | 10000 | 13.35 微秒 | 10.158 毫秒 | 18.653 毫秒 | 9.036 毫秒 | ok |
| zoo | 1 | 40 | 51.07 微秒 | 25.19 微秒 | 52.73 微秒 | 64.23 微秒 | ok |
| zoo | 4 | 40 | 66.95 微秒 | 358.54 微秒 | 55.25 微秒 | 319.43 微秒 | ok |
| zoo | 1 | 10000 | 87.78 微秒 | 31.70 微秒 | 9.652 毫秒 | 97.67 微秒 | ok |
| zoo | 4 | 10000 | 82.24 微秒 | 10.273 毫秒 | 14.148 毫秒 | 9.899 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 | -99.89 微秒 | 回程 | 22.38 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 42.90 微秒 | 提交侧 | 33.97 微秒 |
| bare_thread | 1 | 40 | 43.72 微秒 | 手交 | 100.91 微秒 |
| thread_pool | 1 | 40 | 114.47 微秒 | 回程 | 49.05 微秒 |
| apscheduler | 4 | 40 | -138.41 微秒 | 回程 | 84.17 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 78.10 微秒 | 手交 | 68.23 微秒 |
| bare_thread | 4 | 40 | 342.78 微秒 | 手交 | 431.96 微秒 |
| thread_pool | 4 | 40 | 373.11 微秒 | 手交 | 171.21 微秒 |
| apscheduler | 1 | 10000 | -151.45 微秒 | 回程 | 34.45 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 336.94 微秒 | 执行体 | 271.67 微秒 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 341.61 微秒 | 手交 | 5.126 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 264.05 微秒 | 执行体 | 106.11 微秒 |
| apscheduler | 4 | 10000 | -764.89 微秒 | 回程 | 16.48 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 434.00 微秒 | 回程 | 374.94 微秒 |
| bare_thread | 4 | 10000 | 9.711 毫秒 | 手交 | 15.357 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 10000 | 671.38 微秒 | 回程 | 862.47 微秒 |

> 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 190.97 微秒 对插桩后 193.02 微秒，差 2.05 微秒；zoo 40 微秒 / 并发 4：不插桩 749.61 微秒 对插桩后 769.88 微秒，差 20.27 微秒；zoo 10000 微秒 / 并发 1：不插桩 9.779 毫秒 对插桩后 9.868 毫秒，差 89.14 微秒；zoo 10000 微秒 / 并发 4：不插桩 39.848 毫秒 对插桩后 39.597 毫秒，差 251.34 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 55.7%；zoo 10000 微秒 / 并发 1 超出 16.8%；zoo 10000 微秒 / 并发 4 超出 97.9%

### 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） 2.16 微秒；派发（交给调度模型，含池的入队） 24.60 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 17.00 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 7.30 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） 37.56 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 30.47 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 5.07 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） 3.41 微秒；派发（交给调度模型，含池的入队） 41.16 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 29.77 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 12.94 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） 46.12 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 34.15 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 7.59 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 -100 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 43 微秒，其中主要落在「提交侧」（+34 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「手交」为 -0 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 bare_thread 每任务多花 44 微秒，其中主要落在「手交」（+101 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「提交侧」为 -91 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 114 微秒，其中主要落在「回程」（+49 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） 25、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 17、提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 7。
- 并发度 4、执行体 40 微秒 下，被测框架整体不慢于 apscheduler（每任务 -138 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 78 微秒，其中主要落在「手交」（+68 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「执行体」为 -0 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 343 微秒，其中主要落在「手交」（+432 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「提交侧」为 -82 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 373 微秒，其中主要落在「手交」（+171 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） 0、派发（交给调度模型，含池的入队） 38、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 30、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 -151 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 337 微秒，其中主要落在「执行体」（+272 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「手交」为 -4 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 342 微秒，其中主要落在「手交」（+5126 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「提交侧」为 -5087 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 264 微秒，其中主要落在「执行体」（+106 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） 3、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） 30、提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 13。
- 并发度 4、执行体 10000 微秒 下，被测框架整体不慢于 apscheduler（每任务 -765 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 10000 微秒 下，被测框架相对 asyncio_pool 每任务多花 434 微秒，其中主要落在「回程」（+375 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「手交」为 -2047 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 9711 微秒，其中主要落在「手交」（+15357 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「提交侧」为 -5098 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 671 微秒，其中主要落在「回程」（+862 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「执行体」为 -4505 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） 46、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 34、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（0.0123s）（执行体 0.15s、run_timeout 0.01s）；判定动作在 dispatch_core.py:365；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：not_applicable**

被测框架不具备该能力（找不到这些符号：adaptive_params, dual_arm_worker, native_params, native_task_worker）——该线对此版本不适用，这不是失败

等价性门禁：未跑到（前置探查没走到这一步）

> 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）

## 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 1.62x | 174.06 微秒 |
| process_pool | 1 | 40 | 被测框架比 process_pool 快 2.12x | 174.06 微秒 |
| apscheduler | 1 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.26x | 433.22 微秒 |
| process_pool | 1 | 300 | 被测框架比 process_pool 快 1.42x | 433.22 微秒 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 被测框架比 apscheduler 快 1.03x | 2.800 毫秒 |
| process_pool | 1 | 2700 | 被测框架比 process_pool 快 1.07x | 2.800 毫秒 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 被测框架比 apscheduler 快 1.03x | 9.885 毫秒 |
| process_pool | 1 | 10000 | 被测框架比 process_pool 快 1.02x | 9.885 毫秒 |
| apscheduler | 4 | 40 | 被测框架比 apscheduler 快 1.28x | 200.10 微秒 |
| apscheduler | 4 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.13x | 457.43 微秒 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 被测框架比 apscheduler 快 1.06x | 2.814 毫秒 |
| apscheduler | 16 | 40 | 被测框架比 apscheduler 快 1.23x | 199.72 微秒 |
| apscheduler | 16 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.12x | 464.10 微秒 |
| apscheduler | 16 | 2700 | 被测框架比 apscheduler 快 1.04x | 2.869 毫秒 |
| apscheduler | 64 | 40 | 被测框架比 apscheduler 快 1.25x | 195.85 微秒 |
| apscheduler | 64 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.11x | 465.14 微秒 |

## 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 2.25x | 174.06 微秒 |
| thread_pool | 1 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.34x | 433.22 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.04x | 2.800 毫秒 |
| bare_thread | 1 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.04x | 2.800 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.05x | 2.800 毫秒 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.02x | 9.885 毫秒 |
| bare_thread | 1 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.04x | 9.885 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 10000 | thread_pool 比 zoo 快 1.02x | 9.885 毫秒 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.28x | 200.10 微秒 |
| thread_pool | 4 | 40 | thread_pool 比 zoo 快 2.08x | 200.10 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.12x | 457.43 微秒 |
| bare_thread | 4 | 300 | bare_thread 比 zoo 快 1.11x | 457.43 微秒 |
| process_pool | 4 | 300 | process_pool 比 zoo 快 1.34x | 457.43 微秒 |
| thread_pool | 4 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.30x | 457.43 微秒 |
| bare_thread | 4 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.03x | 2.814 毫秒 |
| process_pool | 4 | 2700 | process_pool 比 zoo 快 2.07x | 2.814 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.04x | 2.814 毫秒 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.03x | 10.050 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.02x | 10.050 毫秒 |
| process_pool | 4 | 10000 | process_pool 比 zoo 快 2.16x | 10.050 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 10000 | thread_pool 比 zoo 快 1.02x | 10.050 毫秒 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.53x | 199.72 微秒 |
| bare_thread | 16 | 40 | bare_thread 比 zoo 快 1.17x | 199.72 微秒 |
| process_pool | 16 | 40 | process_pool 比 zoo 快 1.31x | 199.72 微秒 |
| thread_pool | 16 | 40 | thread_pool 比 zoo 快 2.24x | 199.72 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.18x | 464.10 微秒 |
| bare_thread | 16 | 300 | bare_thread 比 zoo 快 1.11x | 464.10 微秒 |
| process_pool | 16 | 300 | process_pool 比 zoo 快 1.67x | 464.10 微秒 |
| thread_pool | 16 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.31x | 464.10 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.04x | 2.869 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.07x | 2.869 毫秒 |
| process_pool | 16 | 2700 | process_pool 比 zoo 快 2.03x | 2.869 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.35x | 2.869 毫秒 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.02x | 10.104 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.02x | 10.104 毫秒 |
| process_pool | 16 | 10000 | process_pool 比 zoo 快 2.15x | 10.104 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 10000 | thread_pool 比 zoo 快 1.04x | 10.104 毫秒 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.59x | 195.85 微秒 |
| bare_thread | 64 | 40 | bare_thread 比 zoo 快 1.12x | 195.85 微秒 |
| thread_pool | 64 | 40 | thread_pool 比 zoo 快 2.16x | 195.85 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.22x | 465.14 微秒 |
| bare_thread | 64 | 300 | bare_thread 比 zoo 快 1.09x | 465.14 微秒 |
| process_pool | 64 | 300 | process_pool 比 zoo 快 1.50x | 465.14 微秒 |
| thread_pool | 64 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.31x | 465.14 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.03x | 2.881 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.04x | 2.881 毫秒 |
| process_pool | 64 | 2700 | process_pool 比 zoo 快 2.10x | 2.881 毫秒 |
| thread_pool | 64 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.04x | 2.881 毫秒 |
| apscheduler | 64 | 10000 | apscheduler 比 zoo 快 1.07x | 10.631 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.08x | 10.631 毫秒 |
| process_pool | 64 | 10000 | process_pool 比 zoo 快 2.29x | 10.631 毫秒 |

## 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 35.2%（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 | 1.23x | 两侧差异 22.6% 小于带宽 35.2%，分不出胜负 |
| bare_thread | 1 | 40 | 0.83x | 两侧差异 16.8% 小于带宽 19.7%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 0.94x | 两侧差异 6.4% 小于带宽 8.8%，分不出胜负 |
| bare_thread | 1 | 300 | 0.92x | 两侧差异 8.4% 小于带宽 9.5%，分不出胜负 |
| bare_thread | 4 | 40 | 0.84x | 两侧差异 15.7% 小于带宽 27.2%，分不出胜负 |
| process_pool | 4 | 40 | 0.96x | 两侧差异 4.4% 小于带宽 16.2%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | 0.98x | 两侧差异 1.8% 小于带宽 3.1%，分不出胜负 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 1.01x | 两侧差异 0.5% 小于带宽 1.4%，分不出胜负 |
| apscheduler | 16 | 10000 | 1.01x | 两侧差异 1.2% 小于带宽 1.7%，分不出胜负 |
| process_pool | 64 | 40 | 1.02x | 两侧差异 2.1% 小于带宽 11.5%，分不出胜负 |
| apscheduler | 64 | 2700 | 1.02x | 两侧差异 2.0% 小于带宽 3.0%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | 0.98x | 两侧差异 2.2% 小于带宽 3.8%，分不出胜负 |
| thread_pool | 64 | 10000 | 0.97x | 两侧差异 2.8% 小于带宽 3.4%，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
- **原生任务线：未出结论**：原生任务线结论为 not_applicable（被测框架不具备该能力（找不到这些符号：adaptive_params, dual_arm_worker, native_params, native_task_worker）——该线对此版本不适用，这不是失败）、未产出任何数字。它记在这里而不是并入自检：一条线的失败不得拖住其余版本的数据与主矩阵
- **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': 29954, 'child_pids': [30410, 30413, 30416, 30419, 30422, 30428, 30434, 30440, 30446, 30464, 30482, 30500, 30521, 30577, 30634, 30692, 30758, 30760, 30762, 30764, 30766, 30771, 30776, 30781, 30786, 30803, 30821, 30838, 30856, 30918, 30977, 31039, 31104, 31138, 31172, 31206, 31240, 31373, 31506, 31639, 31772, 32301, 32830, 33359, 33888, 36001, 38115, 40228, 42343, 42347, 42351, 42355, 42359, 42366, 42373, 42380, 42387, 42406, 42425, 42444, 42463, 42530, 42597, 42664, 42732, 42734, 42736, 42738, 42740, 42745, 42750, 42755, 42760, 42777, 42794, 42811, 42829, 42885, 42941, 43000, 43068, 43070, 43072, 43074, 43076, 43081, 43086, 43091, 43096, 43113, 43130, 43147, 43164, 43205, 43239, 43280], '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 | 281.24 微秒 | 330.91 微秒 | 334.09 微秒 | 0.071 |
| apscheduler | 1 | 300 | 544.52 微秒 | 572.11 微秒 | 578.66 微秒 | 0.035 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 2.884 毫秒 | 2.955 毫秒 | 3.076 毫秒 | 0.019 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 10.156 毫秒 | 10.294 毫秒 | 10.376 毫秒 | 0.013 |
| apscheduler | 4 | 40 | 255.42 微秒 | 282.19 微秒 | 297.32 微秒 | 0.047 |
| apscheduler | 4 | 300 | 516.26 微秒 | 547.34 微秒 | 563.64 微秒 | 0.029 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 2.983 毫秒 | 3.037 毫秒 | 3.077 毫秒 | 0.013 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 10.101 毫秒 | 10.215 毫秒 | 10.306 毫秒 | 0.008 |
| apscheduler | 16 | 40 | 246.53 微秒 | 260.75 微秒 | 274.95 微秒 | 0.043 |
| apscheduler | 16 | 300 | 520.81 微秒 | 531.42 微秒 | 533.12 微秒 | 0.021 |
| apscheduler | 16 | 2700 | 2.998 毫秒 | 3.061 毫秒 | 3.068 毫秒 | 0.015 |
| apscheduler | 16 | 10000 | 10.223 毫秒 | 10.325 毫秒 | 10.429 毫秒 | 0.011 |
| apscheduler | 64 | 40 | 245.59 微秒 | 261.27 微秒 | 273.04 微秒 | 0.058 |
| apscheduler | 64 | 300 | 514.29 微秒 | 540.01 微秒 | 549.92 微秒 | 0.031 |
| apscheduler | 64 | 2700 | 2.940 毫秒 | 3.031 毫秒 | 3.147 毫秒 | 0.020 |
| apscheduler | 64 | 10000 | 9.958 毫秒 | 10.331 毫秒 | 10.436 毫秒 | 0.021 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 213.36 微秒 | 294.34 微秒 | 303.06 微秒 | 0.254 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 405.28 微秒 | 432.68 微秒 | 436.27 微秒 | 0.034 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | 2.701 毫秒 | 2.740 毫秒 | 2.742 毫秒 | 0.007 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 9.700 毫秒 | 9.791 毫秒 | 9.826 毫秒 | 0.007 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 156.05 微秒 | 178.57 微秒 | 186.23 微秒 | 0.081 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 407.59 微秒 | 435.64 微秒 | 443.37 微秒 | 0.030 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | 2.764 毫秒 | 2.847 毫秒 | 2.873 毫秒 | 0.016 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 9.786 毫秒 | 9.908 毫秒 | 9.942 毫秒 | 0.006 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | 130.72 微秒 | 144.29 微秒 | 146.15 微秒 | 0.048 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | 392.41 微秒 | 411.25 微秒 | 422.56 微秒 | 0.024 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | 2.756 毫秒 | 2.816 毫秒 | 2.822 毫秒 | 0.012 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | 9.931 毫秒 | 10.004 毫秒 | 10.010 毫秒 | 0.007 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | 123.00 微秒 | 126.31 微秒 | 129.42 微秒 | 0.022 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | 381.41 微秒 | 391.30 微秒 | 417.56 微秒 | 0.024 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | 2.804 毫秒 | 2.846 毫秒 | 2.857 毫秒 | 0.008 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | 10.397 毫秒 | 10.561 毫秒 | 10.584 毫秒 | 0.018 |
| bare_thread | 1 | 40 | 144.76 微秒 | 175.84 微秒 | 198.18 微秒 | 0.099 |
| bare_thread | 1 | 300 | 396.70 微秒 | 436.06 微秒 | 444.03 微秒 | 0.042 |
| bare_thread | 1 | 2700 | 2.680 毫秒 | 2.726 毫秒 | 2.739 毫秒 | 0.009 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 9.548 毫秒 | 9.655 毫秒 | 9.731 毫秒 | 0.007 |
| bare_thread | 4 | 40 | 168.63 微秒 | 252.60 微秒 | 257.71 微秒 | 0.215 |
| bare_thread | 4 | 300 | 412.07 微秒 | 434.78 微秒 | 440.21 微秒 | 0.026 |
| bare_thread | 4 | 2700 | 2.728 毫秒 | 2.756 毫秒 | 2.765 毫秒 | 0.007 |
| bare_thread | 4 | 10000 | 9.829 毫秒 | 9.887 毫秒 | 9.924 毫秒 | 0.004 |
| bare_thread | 16 | 40 | 170.14 微秒 | 176.65 微秒 | 177.51 微秒 | 0.025 |
| bare_thread | 16 | 300 | 419.21 微秒 | 428.16 微秒 | 436.10 微秒 | 0.013 |
| bare_thread | 16 | 2700 | 2.682 毫秒 | 2.699 毫秒 | 2.700 毫秒 | 0.004 |
| bare_thread | 16 | 10000 | 9.895 毫秒 | 9.953 毫秒 | 10.039 毫秒 | 0.004 |
| bare_thread | 64 | 40 | 174.50 微秒 | 206.96 微秒 | 208.44 微秒 | 0.082 |
| bare_thread | 64 | 300 | 426.28 微秒 | 434.04 微秒 | 440.99 微秒 | 0.010 |
| bare_thread | 64 | 2700 | 2.775 毫秒 | 2.925 毫秒 | 2.984 毫秒 | 0.021 |
| bare_thread | 64 | 10000 | 9.824 毫秒 | 9.862 毫秒 | 10.052 毫秒 | 0.006 |
| process_pool | 1 | 40 | 369.75 微秒 | 523.35 微秒 | 702.27 微秒 | 0.221 |
| process_pool | 1 | 300 | 614.59 微秒 | 646.64 微秒 | 657.87 微秒 | 0.031 |
| process_pool | 1 | 2700 | 2.982 毫秒 | 3.078 毫秒 | 3.162 毫秒 | 0.016 |
| process_pool | 1 | 10000 | 10.087 毫秒 | 10.228 毫秒 | 10.606 毫秒 | 0.013 |
| process_pool | 4 | 40 | 191.30 微秒 | 226.31 微秒 | 233.00 微秒 | 0.105 |
| process_pool | 4 | 300 | 341.25 微秒 | 392.67 微秒 | 397.76 微秒 | 0.111 |
| process_pool | 4 | 2700 | 1.359 毫秒 | 1.636 毫秒 | 2.046 毫秒 | 0.120 |
| process_pool | 4 | 10000 | 4.650 毫秒 | 5.143 毫秒 | 5.672 毫秒 | 0.055 |
| process_pool | 16 | 40 | 152.53 微秒 | 195.85 微秒 | 222.74 微秒 | 0.159 |
| process_pool | 16 | 300 | 277.10 微秒 | 325.51 微秒 | 342.76 微秒 | 0.089 |
| process_pool | 16 | 2700 | 1.413 毫秒 | 1.522 毫秒 | 1.531 毫秒 | 0.035 |
| process_pool | 16 | 10000 | 4.698 毫秒 | 4.896 毫秒 | 4.946 毫秒 | 0.019 |
| process_pool | 64 | 40 | 200.04 微秒 | 241.82 微秒 | 253.06 微秒 | 0.095 |
| process_pool | 64 | 300 | 310.51 微秒 | 345.27 微秒 | 355.80 微秒 | 0.059 |
| process_pool | 64 | 2700 | 1.375 毫秒 | 1.448 毫秒 | 1.489 毫秒 | 0.023 |
| process_pool | 64 | 10000 | 4.637 毫秒 | 4.695 毫秒 | 4.742 毫秒 | 0.007 |
| thread_pool | 1 | 40 | 77.28 微秒 | 97.73 微秒 | 131.24 微秒 | 0.178 |
| thread_pool | 1 | 300 | 324.43 微秒 | 343.06 微秒 | 365.55 微秒 | 0.038 |
| thread_pool | 1 | 2700 | 2.658 毫秒 | 2.708 毫秒 | 2.729 毫秒 | 0.009 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 9.698 毫秒 | 9.755 毫秒 | 9.835 毫秒 | 0.006 |
| thread_pool | 4 | 40 | 96.24 微秒 | 109.34 微秒 | 114.24 微秒 | 0.064 |
| thread_pool | 4 | 300 | 352.35 微秒 | 369.30 微秒 | 376.29 微秒 | 0.021 |
| thread_pool | 4 | 2700 | 2.711 毫秒 | 2.755 毫秒 | 2.771 毫秒 | 0.011 |
| thread_pool | 4 | 10000 | 9.811 毫秒 | 9.987 毫秒 | 10.010 毫秒 | 0.008 |
| thread_pool | 16 | 40 | 88.97 微秒 | 96.29 微秒 | 96.75 微秒 | 0.062 |
| thread_pool | 16 | 300 | 354.95 微秒 | 365.09 微秒 | 366.11 微秒 | 0.013 |
| thread_pool | 16 | 2700 | 2.133 毫秒 | 2.172 毫秒 | 2.176 毫秒 | 0.012 |
| thread_pool | 16 | 10000 | 9.734 毫秒 | 9.914 毫秒 | 10.042 毫秒 | 0.009 |
| thread_pool | 64 | 40 | 90.65 微秒 | 93.87 微秒 | 102.53 微秒 | 0.035 |
| thread_pool | 64 | 300 | 353.92 微秒 | 414.87 微秒 | 472.73 微秒 | 0.084 |
| thread_pool | 64 | 2700 | 2.774 毫秒 | 2.889 毫秒 | 2.977 毫秒 | 0.019 |
| thread_pool | 64 | 10000 | 10.331 毫秒 | 10.440 毫秒 | 10.460 毫秒 | 0.014 |
| zoo | 1 | 40 | 174.06 微秒 | 211.81 微秒 | 226.31 微秒 | 0.098 |
| zoo | 1 | 300 | 433.22 微秒 | 475.65 微秒 | 481.58 微秒 | 0.054 |
| zoo | 1 | 2700 | 2.800 毫秒 | 2.853 毫秒 | 2.875 毫秒 | 0.009 |
| zoo | 1 | 10000 | 9.885 毫秒 | 9.996 毫秒 | 10.110 毫秒 | 0.007 |
| zoo | 4 | 40 | 200.10 微秒 | 217.10 微秒 | 218.93 微秒 | 0.057 |
| zoo | 4 | 300 | 457.43 微秒 | 477.75 微秒 | 504.06 微秒 | 0.031 |
| zoo | 4 | 2700 | 2.814 毫秒 | 2.893 毫秒 | 2.915 毫秒 | 0.016 |
| zoo | 4 | 10000 | 10.050 毫秒 | 10.125 毫秒 | 10.177 毫秒 | 0.006 |
| zoo | 16 | 40 | 199.72 微秒 | 210.55 微秒 | 214.54 微秒 | 0.026 |
| zoo | 16 | 300 | 464.10 微秒 | 477.83 微秒 | 481.00 微秒 | 0.016 |
| zoo | 16 | 2700 | 2.869 毫秒 | 2.904 毫秒 | 2.919 毫秒 | 0.010 |
| zoo | 16 | 10000 | 10.104 毫秒 | 10.191 毫秒 | 10.304 毫秒 | 0.006 |
| zoo | 64 | 40 | 195.85 微秒 | 203.19 微秒 | 204.54 微秒 | 0.020 |
| zoo | 64 | 300 | 465.14 微秒 | 470.93 微秒 | 474.34 微秒 | 0.009 |
| zoo | 64 | 2700 | 2.881 毫秒 | 2.939 毫秒 | 2.962 毫秒 | 0.010 |
| zoo | 64 | 10000 | 10.631 毫秒 | 10.833 毫秒 | 11.023 毫秒 | 0.020 |

### 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 | 232.64 微秒 | 82.72% | 48.60 微秒 |
| apscheduler | 1 | 300 | 250.38 微秒 | 45.98% | 294.14 微秒 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 295.90 微秒 | 10.26% | 2.588 毫秒 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 365.37 微秒 | 3.60% | 9.790 毫秒 |
| apscheduler | 4 | 40 | 199.69 微秒 | 78.18% | 55.73 微秒 |
| apscheduler | 4 | 300 | 207.65 微秒 | 40.22% | 308.61 微秒 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 291.97 微秒 | 9.79% | 2.691 毫秒 |
| apscheduler | 4 | 10000 | — | — | 14.850 毫秒 |
| apscheduler | 16 | 40 | — | — | 52.28 微秒 |
| apscheduler | 16 | 300 | — | — | 309.42 微秒 |
| apscheduler | 16 | 2700 | — | — | 2.739 毫秒 |
| apscheduler | 16 | 10000 | — | — | 15.698 毫秒 |
| apscheduler | 64 | 40 | — | — | 50.46 微秒 |
| apscheduler | 64 | 300 | — | — | 306.59 微秒 |
| apscheduler | 64 | 2700 | — | — | 2.676 毫秒 |
| apscheduler | 64 | 10000 | — | — | 15.208 毫秒 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 148.75 微秒 | 69.72% | 64.61 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 107.53 微秒 | 26.53% | 297.76 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | 123.69 微秒 | 4.58% | 2.578 毫秒 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 153.03 微秒 | 1.58% | 9.547 毫秒 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 102.43 微秒 | 65.64% | 53.62 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 104.85 微秒 | 25.72% | 302.74 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | 111.01 微秒 | 4.02% | 2.652 毫秒 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | — | — | 13.992 毫秒 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | — | — | 53.62 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | — | — | 304.98 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | — | — | 2.632 毫秒 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | — | — | 19.975 毫秒 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | — | — | 52.29 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | — | — | 302.33 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | — | — | 2.675 毫秒 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | — | — | 81.526 毫秒 |
| bare_thread | 1 | 40 | 92.45 微秒 | 63.87% | 52.31 微秒 |
| bare_thread | 1 | 300 | 101.31 微秒 | 25.54% | 295.39 微秒 |
| bare_thread | 1 | 2700 | 114.23 微秒 | 4.26% | 2.566 毫秒 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 126.52 微秒 | 1.33% | 9.422 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 40 | 116.46 微秒 | 69.06% | 52.17 微秒 |
| bare_thread | 4 | 300 | 118.13 微秒 | 28.67% | 293.94 微秒 |
| bare_thread | 4 | 2700 | 127.88 微秒 | 4.69% | 2.601 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 10000 | — | — | 14.814 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 40 | — | — | 51.40 微秒 |
| bare_thread | 16 | 300 | — | — | 286.58 微秒 |
| bare_thread | 16 | 2700 | — | — | 2.539 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 10000 | — | — | 14.979 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 40 | — | — | 51.89 微秒 |
| bare_thread | 64 | 300 | — | — | 296.66 微秒 |
| bare_thread | 64 | 2700 | — | — | 2.640 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 10000 | — | — | 15.142 毫秒 |
| process_pool | 1 | 40 | 313.46 微秒 | 84.78% | 56.29 微秒 |
| process_pool | 1 | 300 | 304.04 微秒 | 49.47% | 310.54 微秒 |
| process_pool | 1 | 2700 | 338.24 微秒 | 11.34% | 2.644 毫秒 |
| process_pool | 1 | 10000 | 342.42 微秒 | 3.39% | 9.744 毫秒 |
| process_pool | 4 | 40 | 101.51 微秒 | 53.06% | 89.79 微秒 |
| process_pool | 4 | 300 | — | — | 568.22 微秒 |
| process_pool | 4 | 2700 | — | — | 4.781 毫秒 |
| process_pool | 4 | 10000 | — | — | 17.953 毫秒 |
| process_pool | 16 | 40 | — | — | 91.18 微秒 |
| process_pool | 16 | 300 | — | — | 583.81 微秒 |
| process_pool | 16 | 2700 | — | — | 9.970 毫秒 |
| process_pool | 16 | 10000 | — | — | 52.459 毫秒 |
| process_pool | 64 | 40 | — | — | 91.01 微秒 |
| process_pool | 64 | 300 | — | — | 570.05 微秒 |
| process_pool | 64 | 2700 | — | — | 28.234 毫秒 |
| process_pool | 64 | 10000 | — | — | 159.612 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 40 | 30.24 微秒 | 39.13% | 47.04 微秒 |
| thread_pool | 1 | 300 | 36.08 微秒 | 11.12% | 288.35 微秒 |
| thread_pool | 1 | 2700 | 48.20 微秒 | 1.81% | 2.610 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 70.99 微秒 | 0.73% | 9.627 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 40 | 46.57 微秒 | 48.39% | 49.67 微秒 |
| thread_pool | 4 | 300 | 53.93 微秒 | 15.31% | 298.42 微秒 |
| thread_pool | 4 | 2700 | 99.41 微秒 | 3.67% | 2.611 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 10000 | — | — | 15.069 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 40 | — | — | 48.79 微秒 |
| thread_pool | 16 | 300 | — | — | 305.06 微秒 |
| thread_pool | 16 | 2700 | — | — | 2.035 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 10000 | — | — | 19.866 毫秒 |
| thread_pool | 64 | 40 | — | — | 47.76 微秒 |
| thread_pool | 64 | 300 | — | — | 297.37 微秒 |
| thread_pool | 64 | 2700 | — | — | 2.692 毫秒 |
| thread_pool | 64 | 10000 | — | — | 59.527 毫秒 |
| zoo | 1 | 40 | 123.88 微秒 | 71.17% | 50.17 微秒 |
| zoo | 1 | 300 | 131.17 微秒 | 30.28% | 302.05 微秒 |
| zoo | 1 | 2700 | 136.04 微秒 | 4.86% | 2.664 毫秒 |
| zoo | 1 | 10000 | 147.92 微秒 | 1.50% | 9.737 毫秒 |
| zoo | 4 | 40 | 144.96 微秒 | 72.44% | 55.14 微秒 |
| zoo | 4 | 300 | 151.15 微秒 | 33.04% | 306.27 微秒 |
| zoo | 4 | 2700 | 200.65 微秒 | 7.13% | 2.613 毫秒 |
| zoo | 4 | 10000 | — | — | 14.817 毫秒 |
| zoo | 16 | 40 | — | — | 52.89 微秒 |
| zoo | 16 | 300 | — | — | 305.22 微秒 |
| zoo | 16 | 2700 | — | — | 2.658 毫秒 |
| zoo | 16 | 10000 | — | — | 20.089 毫秒 |
| zoo | 64 | 40 | — | — | 52.68 微秒 |
| zoo | 64 | 300 | — | — | 303.54 微秒 |
| zoo | 64 | 2700 | — | — | 2.679 毫秒 |
| zoo | 64 | 10000 | — | — | 51.276 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 | 3555.7 |
| apscheduler | 1 | 300 | 1836.5 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 346.7 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 98.5 |
| apscheduler | 4 | 40 | 15660.3 |
| apscheduler | 4 | 300 | 7748.0 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 1340.8 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 396.0 |
| apscheduler | 16 | 40 | 64899.7 |
| apscheduler | 16 | 300 | 30721.3 |
| apscheduler | 16 | 2700 | 5337.6 |
| apscheduler | 16 | 10000 | 1565.0 |
| apscheduler | 64 | 40 | 260593.3 |
| apscheduler | 64 | 300 | 124444.1 |
| apscheduler | 64 | 2700 | 21770.5 |
| apscheduler | 64 | 10000 | 6427.2 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 4686.8 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 2467.4 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | 370.2 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 103.1 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 25632.9 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 9813.8 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | 1447.4 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 408.8 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | 122396.1 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | 40773.2 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | 5805.4 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | 1611.1 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | 520342.3 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | 167797.3 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | 22823.4 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | 6155.5 |
| bare_thread | 1 | 40 | 6907.9 |
| bare_thread | 1 | 300 | 2520.8 |
| bare_thread | 1 | 2700 | 373.2 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 104.7 |
| bare_thread | 4 | 40 | 23720.3 |
| bare_thread | 4 | 300 | 9707.1 |
| bare_thread | 4 | 2700 | 1466.1 |
| bare_thread | 4 | 10000 | 407.0 |
| bare_thread | 16 | 40 | 94038.7 |
| bare_thread | 16 | 300 | 38167.2 |
| bare_thread | 16 | 2700 | 5965.9 |
| bare_thread | 16 | 10000 | 1617.0 |
| bare_thread | 64 | 40 | 366766.2 |
| bare_thread | 64 | 300 | 150135.6 |
| bare_thread | 64 | 2700 | 23067.0 |
| bare_thread | 64 | 10000 | 6514.5 |
| process_pool | 1 | 40 | 2704.5 |
| process_pool | 1 | 300 | 1627.1 |
| process_pool | 1 | 2700 | 335.3 |
| process_pool | 1 | 10000 | 99.1 |
| process_pool | 4 | 40 | 20909.5 |
| process_pool | 4 | 300 | 11721.5 |
| process_pool | 4 | 2700 | 2944.3 |
| process_pool | 4 | 10000 | 860.2 |
| process_pool | 16 | 40 | 104898.1 |
| process_pool | 16 | 300 | 57740.1 |
| process_pool | 16 | 2700 | 11327.3 |
| process_pool | 16 | 10000 | 3406.0 |
| process_pool | 64 | 40 | 319932.6 |
| process_pool | 64 | 300 | 206112.0 |
| process_pool | 64 | 2700 | 46544.6 |
| process_pool | 64 | 10000 | 13803.0 |
| thread_pool | 1 | 40 | 12939.1 |
| thread_pool | 1 | 300 | 3082.3 |
| thread_pool | 1 | 2700 | 376.2 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 103.1 |
| thread_pool | 4 | 40 | 41562.7 |
| thread_pool | 4 | 300 | 11352.2 |
| thread_pool | 4 | 2700 | 1475.5 |
| thread_pool | 4 | 10000 | 407.7 |
| thread_pool | 16 | 40 | 179841.5 |
| thread_pool | 16 | 300 | 45076.5 |
| thread_pool | 16 | 2700 | 7501.0 |
| thread_pool | 16 | 10000 | 1643.7 |
| thread_pool | 64 | 40 | 705985.9 |
| thread_pool | 64 | 300 | 180832.2 |
| thread_pool | 64 | 2700 | 23074.4 |
| thread_pool | 64 | 10000 | 6194.7 |
| zoo | 1 | 40 | 5745.3 |
| zoo | 1 | 300 | 2308.3 |
| zoo | 1 | 2700 | 357.2 |
| zoo | 1 | 10000 | 101.2 |
| zoo | 4 | 40 | 19989.9 |
| zoo | 4 | 300 | 8744.6 |
| zoo | 4 | 2700 | 1421.5 |
| zoo | 4 | 10000 | 398.0 |
| zoo | 16 | 40 | 80111.5 |
| zoo | 16 | 300 | 34475.3 |
| zoo | 16 | 2700 | 5576.0 |
| zoo | 16 | 10000 | 1583.6 |
| zoo | 64 | 40 | 326787.3 |
| zoo | 64 | 300 | 137591.9 |
| zoo | 64 | 2700 | 22213.7 |
| zoo | 64 | 10000 | 6020.1 |