# zoo-bench 性能报告

原始数据：`results/zoo-framework-dev/20261011T094251Z.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） | 0.11.2-beta |
| 被测框架（模块 __version__） | 0.11.2-beta（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） |
| 安装来源 | git 的 dev |
| 提交 | 44dcbca5f392 |
| harness | zoo-bench 0.0.1 @ 9a42be24ac43f75e2e5d7b16434f91ba3d0717b6 |
| 复现命令 | `zoo-bench run --framework zoo-framework @ git+https://github.com/YearsAlso/zoo-framework.git@dev` |

> 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 2.31x（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，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，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 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 | — | **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 | — | **未观测到**：所测档位内该对照方案始终快于被测框架 |
| 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 | 151.05 微秒 | 287.86 微秒 | 142.30 微秒 | 145.22 微秒 | 349.41 微秒 | 75.73 微秒 |
| 1 | 300 | 410.28 微秒 | 553.65 微秒 | 385.12 微秒 | 388.13 微秒 | 590.88 微秒 | 313.96 微秒 |
| 1 | 2700 | 2.753 毫秒 | 2.987 毫秒 | 2.699 毫秒 | 2.634 毫秒 | 2.988 毫秒 | 2.667 毫秒 |
| 1 | 10000 | 9.871 毫秒 | 9.941 毫秒 | 9.474 毫秒 | 9.553 毫秒 | 9.773 毫秒 | 9.525 毫秒 |
| 4 | 40 | 174.59 微秒 | 252.70 微秒 | 162.47 微秒 | 158.14 微秒 | 167.32 微秒 | 97.54 微秒 |
| 4 | 300 | 449.42 微秒 | 521.58 微秒 | 422.43 微秒 | 412.54 微秒 | 306.62 微秒 | 346.42 微秒 |
| 4 | 2700 | 2.911 毫秒 | 2.912 毫秒 | 2.754 毫秒 | 2.683 毫秒 | 1.390 毫秒 | 2.689 毫秒 |
| 4 | 10000 | 9.949 毫秒 | 9.993 毫秒 | 9.670 毫秒 | 9.713 毫秒 | 4.653 毫秒 | 9.529 毫秒 |
| 16 | 40 | 177.55 微秒 | 229.36 微秒 | 133.81 微秒 | 171.28 微秒 | 156.46 微秒 | 90.20 微秒 |
| 16 | 300 | 466.12 微秒 | 505.80 微秒 | 396.45 微秒 | 423.99 微秒 | 275.04 微秒 | 345.34 微秒 |
| 16 | 2700 | 2.908 毫秒 | 2.947 毫秒 | 2.770 毫秒 | 2.705 毫秒 | 1.381 毫秒 | 2.740 毫秒 |
| 16 | 10000 | 10.146 毫秒 | 10.216 毫秒 | 9.917 毫秒 | 9.716 毫秒 | 4.712 毫秒 | 9.785 毫秒 |
| 64 | 40 | 205.09 微秒 | 221.11 微秒 | 121.88 微秒 | 170.85 微秒 | 204.14 微秒 | 91.39 微秒 |
| 64 | 300 | 462.64 微秒 | 509.59 微秒 | 381.72 微秒 | 425.01 微秒 | 307.25 微秒 | 352.74 微秒 |
| 64 | 2700 | 2.884 毫秒 | 2.905 毫秒 | 2.779 毫秒 | 2.746 毫秒 | 1.379 毫秒 | 2.647 毫秒 |
| 64 | 10000 | 10.447 毫秒 | 10.197 毫秒 | 9.811 毫秒 | 9.532 毫秒 | 4.713 毫秒 | 10.238 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 | 67.93% | 82.43% | 67.30% | 64.62% | 84.22% | 41.18% |
| 1 | 300 | 28.03% | 45.95% | 27.77% | 26.48% | 49.33% | 11.25% |
| 1 | 2700 | 5.00% | 9.52% | 4.39% | 4.23% | 11.32% | 1.80% |
| 1 | 10000 | 1.63% | 3.50% | 1.71% | 1.36% | 3.65% | 0.60% |
| 4 | 40 | 72.39% | 77.98% | 67.61% | 68.53% | 43.29% | 48.41% |
| 4 | 300 | 33.16% | 40.01% | 26.84% | 27.97% | — | 15.15% |
| 4 | 2700 | 6.07% | 9.25% | 5.48% | 4.89% | — | 3.51% |
| 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 | 6620.4 | 3473.9 | 7027.6 | 6886.0 | 2862.0 | 13204.5 |
| 1 | 300 | 2437.4 | 1806.2 | 2596.6 | 2576.4 | 1692.4 | 3185.1 |
| 1 | 2700 | 363.2 | 334.8 | 370.4 | 379.6 | 334.6 | 375.0 |
| 1 | 10000 | 101.3 | 100.6 | 105.5 | 104.7 | 102.3 | 105.0 |
| 4 | 40 | 22910.9 | 15828.8 | 24620.6 | 25293.9 | 23906.0 | 41009.0 |
| 4 | 300 | 8900.3 | 7669.0 | 9468.9 | 9696.1 | 13045.3 | 11546.7 |
| 4 | 2700 | 1374.2 | 1373.4 | 1452.5 | 1491.0 | 2878.5 | 1487.4 |
| 4 | 10000 | 402.1 | 400.3 | 413.6 | 411.8 | 859.6 | 419.8 |
| 16 | 40 | 90116.9 | 69759.2 | 119571.2 | 93414.7 | 102262.4 | 177375.4 |
| 16 | 300 | 34326.2 | 31632.8 | 40357.7 | 37737.0 | 58172.4 | 46331.7 |
| 16 | 2700 | 5501.6 | 5429.2 | 5775.3 | 5915.8 | 11588.2 | 5838.4 |
| 16 | 10000 | 1577.0 | 1566.2 | 1613.4 | 1646.8 | 3395.6 | 1635.2 |
| 64 | 40 | 312054.2 | 289446.9 | 525124.2 | 374606.5 | 313503.0 | 700311.8 |
| 64 | 300 | 138336.3 | 125590.4 | 167662.6 | 150584.2 | 208301.1 | 181435.9 |
| 64 | 2700 | 22191.3 | 22031.0 | 23032.2 | 23310.3 | 46410.5 | 24173.8 |
| 64 | 10000 | 6126.4 | 6276.1 | 6523.5 | 6714.2 | 13578.0 | 6251.0 |

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 | 108.63 微秒 | 91.69 微秒 | 50.72 微秒 | 40.59 微秒 | ok |
| apscheduler | 4 | 40 | 109.96 微秒 | 509.17 微秒 | 53.33 微秒 | 229.15 微秒 | ok |
| apscheduler | 1 | 10000 | 165.03 微秒 | 115.08 微秒 | 9.620 毫秒 | 54.23 微秒 | ok |
| apscheduler | 4 | 10000 | 124.65 微秒 | 10.534 毫秒 | 14.747 毫秒 | 9.563 毫秒 | ok |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 17.86 微秒 | 27.78 微秒 | 46.74 微秒 | 61.41 微秒 | ok |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 19.51 微秒 | 277.63 微秒 | 56.04 微秒 | 298.30 微秒 | ok |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 24.40 微秒 | 38.13 微秒 | 9.282 毫秒 | 88.21 微秒 | ok |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 23.24 微秒 | 12.312 毫秒 | 14.438 毫秒 | 9.637 毫秒 | ok |
| bare_thread | 1 | 40 | 142.97 微秒 | -77.02 微秒 | 53.08 微秒 | 31.00 微秒 | ok |
| bare_thread | 4 | 40 | 156.85 微秒 | -76.12 微秒 | 51.67 微秒 | 320.79 微秒 | ok |
| bare_thread | 1 | 10000 | 5.183 毫秒 | -5103.28 微秒 | 9.413 毫秒 | 40.28 微秒 | ok |
| bare_thread | 4 | 10000 | 5.193 毫秒 | -5086.31 微秒 | 14.456 毫秒 | 9.546 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 | 8.43 微秒 | 10.97 微秒 | 47.27 微秒 | 15.89 微秒 | ok |
| thread_pool | 4 | 40 | 11.32 微秒 | 189.17 微秒 | 51.76 微秒 | 162.73 微秒 | ok |
| thread_pool | 1 | 10000 | 12.30 微秒 | 17.07 微秒 | 9.423 毫秒 | 27.84 微秒 | ok |
| thread_pool | 4 | 10000 | 13.63 微秒 | 10.044 毫秒 | 14.793 毫秒 | 9.433 毫秒 | ok |
| zoo | 1 | 40 | 51.28 微秒 | 24.88 微秒 | 53.98 微秒 | 57.64 微秒 | ok |
| zoo | 4 | 40 | 61.92 微秒 | 303.25 微秒 | 47.79 微秒 | 269.05 微秒 | ok |
| zoo | 1 | 10000 | 94.33 微秒 | 37.15 微秒 | 9.568 毫秒 | 120.28 微秒 | ok |
| zoo | 4 | 10000 | 94.83 微秒 | 10.189 毫秒 | 15.075 毫秒 | 9.820 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 | -107.03 微秒 | 回程 | 17.05 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 34.72 微秒 | 提交侧 | 33.42 微秒 |
| bare_thread | 1 | 40 | 39.11 微秒 | 手交 | 101.91 微秒 |
| thread_pool | 1 | 40 | 106.77 微秒 | 提交侧 | 42.86 微秒 |
| apscheduler | 4 | 40 | -249.64 微秒 | 回程 | 39.89 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 4.87 微秒 | 提交侧 | 42.41 微秒 |
| bare_thread | 4 | 40 | 227.67 微秒 | 手交 | 379.38 微秒 |
| thread_pool | 4 | 40 | 266.49 微秒 | 手交 | 114.08 微秒 |
| apscheduler | 1 | 10000 | -125.56 微秒 | 回程 | 66.05 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 370.28 微秒 | 执行体 | 285.17 微秒 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 272.87 微秒 | 手交 | 5.140 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 337.26 微秒 | 执行体 | 144.70 微秒 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 102.47 微秒 | 执行体 | 328.30 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 1.119 毫秒 | 执行体 | 637.18 微秒 |
| bare_thread | 4 | 10000 | 9.802 毫秒 | 手交 | 15.276 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 10000 | 978.60 微秒 | 回程 | 387.43 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 184.05 微秒 对插桩后 189.35 微秒，差 5.30 微秒；zoo 40 微秒 / 并发 4：不插桩 702.46 微秒 对插桩后 678.24 微秒，差 24.23 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 1：不插桩 9.878 毫秒 对插桩后 9.827 毫秒，差 50.79 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 40.260 毫秒 对插桩后 40.088 毫秒，差 171.69 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 5.9%；zoo 10000 微秒 / 并发 4 超出 92.1%

### 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） 0.38 微秒；派发（交给调度模型，含池的入队） 21.95 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 20.87 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 8.23 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） 30.72 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 29.09 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 4.37 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） 0.92 微秒；派发（交给调度模型，含池的入队） 37.69 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 38.45 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 16.14 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） 42.46 微秒；每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 50.79 微秒；提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 7.84 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 -107 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 35 微秒，其中主要落在「提交侧」（+33 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「回程」为 -4 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 39 微秒，其中主要落在「手交」（+102 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「提交侧」为 -92 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 107 微秒，其中主要落在「提交侧」（+43 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） 22、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 21、提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 8。
- 并发度 4、执行体 40 微秒 下，被测框架整体不慢于 apscheduler（每任务 -250 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 5 微秒，其中主要落在「提交侧」（+42 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「回程」为 -29 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 228 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 -95 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 266 微秒，其中主要落在「手交」（+114 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「执行体」为 -4 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） 31、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 29、提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 4。
- 并发度 1、执行体 10000 微秒 下，被测框架整体不慢于 apscheduler（每任务 -126 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 370 微秒，其中主要落在「执行体」（+285 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 273 微秒，其中主要落在「手交」（+5140 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「提交侧」为 -5089 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 337 微秒，其中主要落在「执行体」（+145 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） 38、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 38、提交侧其他（适配器自己的记账与完成信号状态） 16。
- 并发度 4、执行体 10000 微秒 下，被测框架相对 apscheduler 每任务多花 102 微秒，其中主要落在「执行体」（+328 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「手交」为 -345 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 1119 微秒，其中主要落在「执行体」（+637 微秒）。
- 　注意：该组逐段差额并非同号——「手交」为 -2123 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 9802 微秒，其中主要落在「手交」（+15276 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 979 微秒，其中主要落在「回程」（+387 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） 42、每轮策略查询（周期/相位/超时各查一次配置） 51、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 | 189.78 微秒 | 192.82 微秒 | 239.17 微秒 | 1.02x | 1.26x | 纯解释 |
| R1 | 7 | 4 | 260.82 微秒 | 268.30 微秒 | 277.48 微秒 | 1.03x | 1.06x | 纯解释 |
| R1 | 7 | 16 | 255.22 微秒 | 264.64 微秒 | 275.81 微秒 | 1.04x | 1.08x | 纯解释 |
| R1 | 7 | 64 | 257.22 微秒 | 266.34 微秒 | 282.83 微秒 | 1.04x | 1.10x | 未决 |
| R8 | 21 | 1 | 216.56 微秒 | 205.28 微秒 | 258.46 微秒 | 0.95x | 1.19x | 原生扩展 |
| R8 | 21 | 4 | 291.65 微秒 | 271.99 微秒 | 304.52 微秒 | 0.93x | 1.04x | 未决 |
| R8 | 21 | 16 | 284.36 微秒 | 278.61 微秒 | 303.14 微秒 | 0.98x | 1.07x | 未决 |
| R8 | 21 | 64 | 282.44 微秒 | 281.62 微秒 | 307.27 微秒 | 1.00x | 1.09x | 未决 |
| R125 | 255 | 1 | 643.52 微秒 | 410.37 微秒 | 470.20 微秒 | 0.64x | 0.73x | 原生扩展 |
| R125 | 255 | 4 | 698.27 微秒 | 495.83 微秒 | 515.80 微秒 | 0.71x | 0.74x | 原生扩展 |
| R125 | 255 | 16 | 688.63 微秒 | 498.11 微秒 | 516.04 微秒 | 0.72x | 0.75x | 原生扩展 |
| R125 | 255 | 64 | 675.87 微秒 | 497.24 微秒 | 525.11 微秒 | 0.74x | 0.78x | 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 100 / 解释 0；探索率 5.00%——规模 R125：本组 100 次决策里 python 臂一次都没被走到，故占多数的那一臂是框架的默认臂（两臂均值相等或未知时用它），而不是这一轮作出的选择。独立对照照常给出结论，这条说明它有多少依据；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 1.91x | 151.05 微秒 |
| process_pool | 1 | 40 | 被测框架比 process_pool 快 2.31x | 151.05 微秒 |
| apscheduler | 1 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.35x | 410.28 微秒 |
| process_pool | 1 | 300 | 被测框架比 process_pool 快 1.44x | 410.28 微秒 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 被测框架比 apscheduler 快 1.08x | 2.753 毫秒 |
| process_pool | 1 | 2700 | 被测框架比 process_pool 快 1.09x | 2.753 毫秒 |
| apscheduler | 4 | 40 | 被测框架比 apscheduler 快 1.45x | 174.59 微秒 |
| apscheduler | 4 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.16x | 449.42 微秒 |
| apscheduler | 16 | 40 | 被测框架比 apscheduler 快 1.29x | 177.55 微秒 |
| apscheduler | 16 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.09x | 466.12 微秒 |
| apscheduler | 64 | 300 | 被测框架比 apscheduler 快 1.10x | 462.64 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 1.99x | 151.05 微秒 |
| thread_pool | 1 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.31x | 410.28 微秒 |
| bare_thread | 1 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.05x | 2.753 毫秒 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.04x | 9.871 毫秒 |
| bare_thread | 1 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.03x | 9.871 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 10000 | thread_pool 比 zoo 快 1.04x | 9.871 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 40 | thread_pool 比 zoo 快 1.79x | 174.59 微秒 |
| bare_thread | 4 | 300 | bare_thread 比 zoo 快 1.09x | 449.42 微秒 |
| process_pool | 4 | 300 | process_pool 比 zoo 快 1.47x | 449.42 微秒 |
| thread_pool | 4 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.30x | 449.42 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.06x | 2.911 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.09x | 2.911 毫秒 |
| process_pool | 4 | 2700 | process_pool 比 zoo 快 2.09x | 2.911 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.08x | 2.911 毫秒 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.03x | 9.949 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.02x | 9.949 毫秒 |
| process_pool | 4 | 10000 | process_pool 比 zoo 快 2.14x | 9.949 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 10000 | thread_pool 比 zoo 快 1.04x | 9.949 毫秒 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.33x | 177.55 微秒 |
| thread_pool | 16 | 40 | thread_pool 比 zoo 快 1.97x | 177.55 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.18x | 466.12 微秒 |
| bare_thread | 16 | 300 | bare_thread 比 zoo 快 1.10x | 466.12 微秒 |
| process_pool | 16 | 300 | process_pool 比 zoo 快 1.69x | 466.12 微秒 |
| thread_pool | 16 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.35x | 466.12 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.05x | 2.908 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.08x | 2.908 毫秒 |
| process_pool | 16 | 2700 | process_pool 比 zoo 快 2.11x | 2.908 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.06x | 2.908 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.04x | 10.146 毫秒 |
| process_pool | 16 | 10000 | process_pool 比 zoo 快 2.15x | 10.146 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 10000 | thread_pool 比 zoo 快 1.04x | 10.146 毫秒 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.68x | 205.09 微秒 |
| bare_thread | 64 | 40 | bare_thread 比 zoo 快 1.20x | 205.09 微秒 |
| thread_pool | 64 | 40 | thread_pool 比 zoo 快 2.24x | 205.09 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.21x | 462.64 微秒 |
| bare_thread | 64 | 300 | bare_thread 比 zoo 快 1.09x | 462.64 微秒 |
| process_pool | 64 | 300 | process_pool 比 zoo 快 1.51x | 462.64 微秒 |
| thread_pool | 64 | 300 | thread_pool 比 zoo 快 1.31x | 462.64 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.04x | 2.884 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 2700 | bare_thread 比 zoo 快 1.05x | 2.884 毫秒 |
| process_pool | 64 | 2700 | process_pool 比 zoo 快 2.09x | 2.884 毫秒 |
| thread_pool | 64 | 2700 | thread_pool 比 zoo 快 1.09x | 2.884 毫秒 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | asyncio_pool 比 zoo 快 1.06x | 10.447 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 10000 | bare_thread 比 zoo 快 1.10x | 10.447 毫秒 |
| process_pool | 64 | 10000 | process_pool 比 zoo 快 2.22x | 10.447 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：1.3% 到 50.0%（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 | 0.94x | 两侧差异 5.8% 小于带宽 19.9%，分不出胜负 |
| bare_thread | 1 | 40 | 0.96x | 两侧差异 3.9% 小于带宽 19.5%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 0.94x | 两侧差异 6.1% 小于带宽 7.9%，分不出胜负 |
| bare_thread | 1 | 300 | 0.95x | 两侧差异 5.4% 小于带宽 7.7%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | 0.98x | 两侧差异 2.0% 小于带宽 3.2%，分不出胜负 |
| thread_pool | 1 | 2700 | 0.97x | 两侧差异 3.2% 小于带宽 3.4%，分不出胜负 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 1.01x | 两侧差异 0.7% 小于带宽 1.3%，分不出胜负 |
| process_pool | 1 | 10000 | 0.99x | 两侧差异 1.0% 小于带宽 2.6%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 0.93x | 两侧差异 6.9% 小于带宽 21.6%，分不出胜负 |
| bare_thread | 4 | 40 | 0.91x | 两侧差异 9.4% 小于带宽 13.9%，分不出胜负 |
| process_pool | 4 | 40 | 0.96x | 两侧差异 4.2% 小于带宽 31.7%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 0.94x | 两侧差异 6.0% 小于带宽 7.6%，分不出胜负 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 1.00x | 两侧差异 0.1% 小于带宽 2.4%，分不出胜负 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 1.00x | 两侧差异 0.4% 小于带宽 1.7%，分不出胜负 |
| bare_thread | 16 | 40 | 0.96x | 两侧差异 3.5% 小于带宽 14.8%，分不出胜负 |
| process_pool | 16 | 40 | 0.88x | 两侧差异 11.9% 小于带宽 27.7%，分不出胜负 |
| apscheduler | 16 | 2700 | 1.01x | 两侧差异 1.3% 小于带宽 2.4%，分不出胜负 |
| apscheduler | 16 | 10000 | 1.01x | 两侧差异 0.7% 小于带宽 1.8%，分不出胜负 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | 0.98x | 两侧差异 2.3% 小于带宽 3.0%，分不出胜负 |
| apscheduler | 64 | 40 | 1.08x | 两侧差异 7.8% 小于带宽 14.3%，分不出胜负 |
| process_pool | 64 | 40 | 1.00x | 两侧差异 0.5% 小于带宽 17.2%，分不出胜负 |
| apscheduler | 64 | 2700 | 1.01x | 两侧差异 0.7% 小于带宽 4.1%，分不出胜负 |
| apscheduler | 64 | 10000 | 0.98x | 两侧差异 2.4% 小于带宽 4.9%，分不出胜负 |
| thread_pool | 64 | 10000 | 0.98x | 两侧差异 2.0% 小于带宽 4.0%，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': 85458, 'child_pids': [85914, 85917, 85920, 85923, 85926, 85932, 85938, 85944, 85950, 85968, 85986, 86004, 86022, 86079, 86137, 86193, 86260, 86262, 86264, 86266, 86268, 86273, 86278, 86283, 86288, 86305, 86322, 86339, 86419, 86478, 86538, 86604, 86671, 86705, 86739, 86773, 86807, 86940, 87073, 87206, 87339, 87868, 88397, 88926, 89455, 91569, 93682, 95795, 97911, 97915, 97919, 97923, 97927, 97934, 97941, 97948, 97955, 97974, 97993, 98012, 98031, 98098, 98165, 98232, 98301, 98303, 98305, 98307, 98309, 98314, 98319, 98324, 98329, 98346, 98363, 98380, 98397, 98453, 98510, 98570, 98636, 98638, 98640, 98642, 98644, 98649, 98654, 98659, 98664, 98681, 98698, 98715, 98732, 98797, 98862, 98928], '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 | 287.86 微秒 | 333.65 微秒 | 337.30 微秒 | 0.060 |
| apscheduler | 1 | 300 | 553.65 微秒 | 580.37 微秒 | 582.89 微秒 | 0.031 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 2.987 毫秒 | 3.023 毫秒 | 3.035 毫秒 | 0.008 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 9.941 毫秒 | 10.079 毫秒 | 10.094 毫秒 | 0.007 |
| apscheduler | 4 | 40 | 252.70 微秒 | 263.15 微秒 | 300.38 微秒 | 0.049 |
| apscheduler | 4 | 300 | 521.58 微秒 | 538.80 微秒 | 577.86 微秒 | 0.028 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 2.912 毫秒 | 2.962 毫秒 | 2.986 毫秒 | 0.011 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 9.993 毫秒 | 10.119 毫秒 | 10.152 毫秒 | 0.008 |
| apscheduler | 16 | 40 | 229.36 微秒 | 269.71 微秒 | 274.62 微秒 | 0.067 |
| apscheduler | 16 | 300 | 505.80 微秒 | 527.94 微秒 | 535.19 微秒 | 0.028 |
| apscheduler | 16 | 2700 | 2.947 毫秒 | 2.982 毫秒 | 3.001 毫秒 | 0.013 |
| apscheduler | 16 | 10000 | 10.216 毫秒 | 10.299 毫秒 | 10.606 毫秒 | 0.011 |
| apscheduler | 64 | 40 | 221.11 微秒 | 248.41 微秒 | 274.24 微秒 | 0.061 |
| apscheduler | 64 | 300 | 509.59 微秒 | 529.92 微秒 | 536.65 微秒 | 0.025 |
| apscheduler | 64 | 2700 | 2.905 毫秒 | 2.962 毫秒 | 3.045 毫秒 | 0.014 |
| apscheduler | 64 | 10000 | 10.197 毫秒 | 10.650 毫秒 | 10.669 毫秒 | 0.025 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 142.30 微秒 | 169.08 微秒 | 183.35 微秒 | 0.089 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 385.12 微秒 | 413.86 微秒 | 420.57 微秒 | 0.038 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | 2.699 毫秒 | 2.736 毫秒 | 2.766 毫秒 | 0.008 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 9.474 毫秒 | 9.637 毫秒 | 9.654 毫秒 | 0.007 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 162.47 微秒 | 183.07 微秒 | 190.87 微秒 | 0.107 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 422.43 微秒 | 446.86 微秒 | 454.55 微秒 | 0.035 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | 2.754 毫秒 | 2.798 毫秒 | 2.816 毫秒 | 0.007 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 9.670 毫秒 | 9.780 毫秒 | 9.784 毫秒 | 0.007 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | 133.81 微秒 | 149.95 微秒 | 153.63 微秒 | 0.057 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | 396.45 微秒 | 440.03 微秒 | 451.15 微秒 | 0.041 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | 2.770 毫秒 | 2.814 毫秒 | 2.838 毫秒 | 0.010 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | 9.917 毫秒 | 10.414 毫秒 | 10.835 毫秒 | 0.024 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | 121.88 微秒 | 125.59 微秒 | 126.51 微秒 | 0.022 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | 381.72 微秒 | 389.63 微秒 | 391.25 微秒 | 0.012 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | 2.779 毫秒 | 2.814 毫秒 | 2.838 毫秒 | 0.008 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | 9.811 毫秒 | 10.103 毫秒 | 10.291 毫秒 | 0.019 |
| bare_thread | 1 | 40 | 145.22 微秒 | 170.23 微秒 | 187.14 微秒 | 0.085 |
| bare_thread | 1 | 300 | 388.13 微秒 | 414.02 微秒 | 417.51 微秒 | 0.036 |
| bare_thread | 1 | 2700 | 2.634 毫秒 | 2.671 毫秒 | 2.689 毫秒 | 0.008 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 9.553 毫秒 | 9.678 毫秒 | 9.949 毫秒 | 0.011 |
| bare_thread | 4 | 40 | 158.14 微秒 | 166.34 微秒 | 167.15 微秒 | 0.030 |
| bare_thread | 4 | 300 | 412.54 微秒 | 430.76 微秒 | 437.51 微秒 | 0.021 |
| bare_thread | 4 | 2700 | 2.683 毫秒 | 2.720 毫秒 | 2.791 毫秒 | 0.011 |
| bare_thread | 4 | 10000 | 9.713 毫秒 | 9.847 毫秒 | 10.230 毫秒 | 0.014 |
| bare_thread | 16 | 40 | 171.28 微秒 | 177.34 微秒 | 182.74 微秒 | 0.021 |
| bare_thread | 16 | 300 | 423.99 微秒 | 433.21 微秒 | 435.95 微秒 | 0.011 |
| bare_thread | 16 | 2700 | 2.705 毫秒 | 2.720 毫秒 | 2.725 毫秒 | 0.004 |
| bare_thread | 16 | 10000 | 9.716 毫秒 | 9.841 毫秒 | 10.636 毫秒 | 0.023 |
| bare_thread | 64 | 40 | 170.85 微秒 | 175.30 微秒 | 177.98 微秒 | 0.017 |
| bare_thread | 64 | 300 | 425.01 微秒 | 440.28 微秒 | 446.19 微秒 | 0.017 |
| bare_thread | 64 | 2700 | 2.746 毫秒 | 2.773 毫秒 | 2.785 毫秒 | 0.005 |
| bare_thread | 64 | 10000 | 9.532 毫秒 | 9.573 毫秒 | 9.611 毫秒 | 0.003 |
| process_pool | 1 | 40 | 349.41 微秒 | 373.59 微秒 | 885.09 微秒 | 0.390 |
| process_pool | 1 | 300 | 590.88 微秒 | 645.66 微秒 | 1.134 毫秒 | 0.232 |
| process_pool | 1 | 2700 | 2.988 毫秒 | 3.035 毫秒 | 3.660 毫秒 | 0.057 |
| process_pool | 1 | 10000 | 9.773 毫秒 | 9.841 毫秒 | 10.532 毫秒 | 0.020 |
| process_pool | 4 | 40 | 167.32 微秒 | 253.53 微秒 | 269.90 微秒 | 0.208 |
| process_pool | 4 | 300 | 306.62 微秒 | 387.79 微秒 | 389.90 微秒 | 0.130 |
| process_pool | 4 | 2700 | 1.390 毫秒 | 1.534 毫秒 | 1.906 毫秒 | 0.092 |
| process_pool | 4 | 10000 | 4.653 毫秒 | 5.019 毫秒 | 5.539 毫秒 | 0.047 |
| process_pool | 16 | 40 | 156.46 微秒 | 196.85 微秒 | 224.41 微秒 | 0.150 |
| process_pool | 16 | 300 | 275.04 微秒 | 316.76 微秒 | 328.71 微秒 | 0.083 |
| process_pool | 16 | 2700 | 1.381 毫秒 | 1.503 毫秒 | 1.512 毫秒 | 0.040 |
| process_pool | 16 | 10000 | 4.712 毫秒 | 4.885 毫秒 | 5.054 毫秒 | 0.020 |
| process_pool | 64 | 40 | 204.14 微秒 | 231.60 微秒 | 239.49 微秒 | 0.090 |
| process_pool | 64 | 300 | 307.25 微秒 | 337.78 微秒 | 364.57 微秒 | 0.057 |
| process_pool | 64 | 2700 | 1.379 毫秒 | 1.423 毫秒 | 1.437 毫秒 | 0.014 |
| process_pool | 64 | 10000 | 4.713 毫秒 | 4.884 毫秒 | 5.023 毫秒 | 0.018 |
| thread_pool | 1 | 40 | 75.73 微秒 | 93.57 微秒 | 98.40 微秒 | 0.090 |
| thread_pool | 1 | 300 | 313.96 微秒 | 346.42 微秒 | 348.61 微秒 | 0.041 |
| thread_pool | 1 | 2700 | 2.667 毫秒 | 2.707 毫秒 | 2.742 毫秒 | 0.009 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 9.525 毫秒 | 9.775 毫秒 | 9.801 毫秒 | 0.012 |
| thread_pool | 4 | 40 | 97.54 微秒 | 106.95 微秒 | 113.51 微秒 | 0.057 |
| thread_pool | 4 | 300 | 346.42 微秒 | 359.06 微秒 | 360.93 微秒 | 0.017 |
| thread_pool | 4 | 2700 | 2.689 毫秒 | 2.742 毫秒 | 2.748 毫秒 | 0.011 |
| thread_pool | 4 | 10000 | 9.529 毫秒 | 9.682 毫秒 | 9.693 毫秒 | 0.009 |
| thread_pool | 16 | 40 | 90.20 微秒 | 102.75 微秒 | 115.38 微秒 | 0.077 |
| thread_pool | 16 | 300 | 345.34 微秒 | 359.59 微秒 | 363.79 微秒 | 0.019 |
| thread_pool | 16 | 2700 | 2.740 毫秒 | 2.791 毫秒 | 2.801 毫秒 | 0.010 |
| thread_pool | 16 | 10000 | 9.785 毫秒 | 9.874 毫秒 | 9.995 毫秒 | 0.007 |
| thread_pool | 64 | 40 | 91.39 微秒 | 93.01 微秒 | 93.77 微秒 | 0.014 |
| thread_pool | 64 | 300 | 352.74 微秒 | 356.45 微秒 | 358.38 微秒 | 0.007 |
| thread_pool | 64 | 2700 | 2.647 毫秒 | 2.680 毫秒 | 2.722 毫秒 | 0.011 |
| thread_pool | 64 | 10000 | 10.238 毫秒 | 10.321 毫秒 | 10.366 毫秒 | 0.016 |
| zoo | 1 | 40 | 151.05 微秒 | 196.92 微秒 | 200.72 微秒 | 0.110 |
| zoo | 1 | 300 | 410.28 微秒 | 442.59 微秒 | 449.04 微秒 | 0.041 |
| zoo | 1 | 2700 | 2.753 毫秒 | 2.812 毫秒 | 3.016 毫秒 | 0.024 |
| zoo | 1 | 10000 | 9.871 毫秒 | 9.967 毫秒 | 9.991 毫秒 | 0.006 |
| zoo | 4 | 40 | 174.59 微秒 | 222.70 微秒 | 232.01 微秒 | 0.109 |
| zoo | 4 | 300 | 449.42 微秒 | 484.37 微秒 | 490.04 微秒 | 0.041 |
| zoo | 4 | 2700 | 2.911 毫秒 | 2.977 毫秒 | 2.995 毫秒 | 0.013 |
| zoo | 4 | 10000 | 9.949 毫秒 | 10.060 毫秒 | 10.074 毫秒 | 0.008 |
| zoo | 16 | 40 | 177.55 微秒 | 227.24 微秒 | 234.50 微秒 | 0.126 |
| zoo | 16 | 300 | 466.12 微秒 | 502.80 微秒 | 521.18 微秒 | 0.047 |
| zoo | 16 | 2700 | 2.908 毫秒 | 2.966 毫秒 | 2.977 毫秒 | 0.011 |
| zoo | 16 | 10000 | 10.146 毫秒 | 10.244 毫秒 | 10.263 毫秒 | 0.007 |
| zoo | 64 | 40 | 205.09 微秒 | 217.27 微秒 | 218.65 微秒 | 0.082 |
| zoo | 64 | 300 | 462.64 微秒 | 479.84 微秒 | 481.79 微秒 | 0.020 |
| zoo | 64 | 2700 | 2.884 毫秒 | 3.017 毫秒 | 3.174 毫秒 | 0.027 |
| zoo | 64 | 10000 | 10.447 毫秒 | 10.600 毫秒 | 10.612 毫秒 | 0.024 |

### 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 | 237.28 微秒 | 82.43% | 50.59 微秒 |
| apscheduler | 1 | 300 | 254.40 微秒 | 45.95% | 299.25 微秒 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 284.31 微秒 | 9.52% | 2.703 毫秒 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 347.66 微秒 | 3.50% | 9.594 毫秒 |
| apscheduler | 4 | 40 | 197.07 微秒 | 77.98% | 55.63 微秒 |
| apscheduler | 4 | 300 | 208.67 微秒 | 40.01% | 312.91 微秒 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 269.47 微秒 | 9.25% | 2.643 毫秒 |
| apscheduler | 4 | 10000 | — | — | 14.685 毫秒 |
| apscheduler | 16 | 40 | — | — | 53.56 微秒 |
| apscheduler | 16 | 300 | — | — | 312.07 微秒 |
| apscheduler | 16 | 2700 | — | — | 2.691 毫秒 |
| apscheduler | 16 | 10000 | — | — | 20.189 毫秒 |
| apscheduler | 64 | 40 | — | — | 50.03 微秒 |
| apscheduler | 64 | 300 | — | — | 303.93 微秒 |
| apscheduler | 64 | 2700 | — | — | 2.650 毫秒 |
| apscheduler | 64 | 10000 | — | — | 19.926 毫秒 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 95.76 微秒 | 67.30% | 46.53 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 106.93 微秒 | 27.77% | 278.19 微秒 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | 118.47 微秒 | 4.39% | 2.581 毫秒 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 161.66 微秒 | 1.71% | 9.313 毫秒 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 109.84 微秒 | 67.61% | 52.62 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 113.36 微秒 | 26.84% | 309.07 微秒 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | 151.00 微秒 | 5.48% | 2.603 毫秒 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | — | — | 13.998 毫秒 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | — | — | 53.67 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | — | — | 303.60 微秒 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | — | — | 2.649 毫秒 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | — | — | 23.932 毫秒 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | — | — | 51.56 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | — | — | 301.54 微秒 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | — | — | 2.653 毫秒 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | — | — | 25.039 毫秒 |
| bare_thread | 1 | 40 | 93.84 微秒 | 64.62% | 51.39 微秒 |
| bare_thread | 1 | 300 | 102.79 微秒 | 26.48% | 285.34 微秒 |
| bare_thread | 1 | 2700 | 111.50 微秒 | 4.23% | 2.523 毫秒 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 129.62 微秒 | 1.36% | 9.423 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 40 | 108.38 微秒 | 68.53% | 49.76 微秒 |
| bare_thread | 4 | 300 | 115.37 微秒 | 27.97% | 297.17 微秒 |
| bare_thread | 4 | 2700 | 131.26 微秒 | 4.89% | 2.551 毫秒 |
| bare_thread | 4 | 10000 | — | — | 14.689 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 40 | — | — | 51.26 微秒 |
| bare_thread | 16 | 300 | — | — | 293.98 微秒 |
| bare_thread | 16 | 2700 | — | — | 2.573 毫秒 |
| bare_thread | 16 | 10000 | — | — | 14.962 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 40 | — | — | 51.28 微秒 |
| bare_thread | 64 | 300 | — | — | 296.98 微秒 |
| bare_thread | 64 | 2700 | — | — | 2.611 毫秒 |
| bare_thread | 64 | 10000 | — | — | 14.624 毫秒 |
| process_pool | 1 | 40 | 294.27 微秒 | 84.22% | 55.13 微秒 |
| process_pool | 1 | 300 | 291.48 微秒 | 49.33% | 299.40 微秒 |
| process_pool | 1 | 2700 | 338.29 微秒 | 11.32% | 2.650 毫秒 |
| process_pool | 1 | 10000 | 356.64 微秒 | 3.65% | 9.416 毫秒 |
| process_pool | 4 | 40 | 72.43 微秒 | 43.29% | 94.89 微秒 |
| process_pool | 4 | 300 | — | — | 565.29 微秒 |
| process_pool | 4 | 2700 | — | — | 4.828 毫秒 |
| process_pool | 4 | 10000 | — | — | 17.843 毫秒 |
| process_pool | 16 | 40 | — | — | 91.42 微秒 |
| process_pool | 16 | 300 | — | — | 569.51 微秒 |
| process_pool | 16 | 2700 | — | — | 9.767 毫秒 |
| process_pool | 16 | 10000 | — | — | 50.238 毫秒 |
| process_pool | 64 | 40 | — | — | 93.94 微秒 |
| process_pool | 64 | 300 | — | — | 580.85 微秒 |
| process_pool | 64 | 2700 | — | — | 27.218 毫秒 |
| process_pool | 64 | 10000 | — | — | 167.379 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 40 | 31.18 微秒 | 41.18% | 44.55 微秒 |
| thread_pool | 1 | 300 | 35.34 微秒 | 11.25% | 278.63 微秒 |
| thread_pool | 1 | 2700 | 48.08 微秒 | 1.80% | 2.618 毫秒 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 57.18 微秒 | 0.60% | 9.467 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 40 | 47.22 微秒 | 48.41% | 50.32 微秒 |
| thread_pool | 4 | 300 | 52.48 微秒 | 15.15% | 293.94 微秒 |
| thread_pool | 4 | 2700 | 94.29 微秒 | 3.51% | 2.595 毫秒 |
| thread_pool | 4 | 10000 | — | — | 16.292 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 40 | — | — | 47.40 微秒 |
| thread_pool | 16 | 300 | — | — | 295.01 微秒 |
| thread_pool | 16 | 2700 | — | — | 2.665 毫秒 |
| thread_pool | 16 | 10000 | — | — | 20.027 毫秒 |
| thread_pool | 64 | 40 | — | — | 47.44 微秒 |
| thread_pool | 64 | 300 | — | — | 292.76 微秒 |
| thread_pool | 64 | 2700 | — | — | 2.552 毫秒 |
| thread_pool | 64 | 10000 | — | — | 45.814 毫秒 |
| zoo | 1 | 40 | 102.60 微秒 | 67.93% | 48.45 微秒 |
| zoo | 1 | 300 | 115.00 微秒 | 28.03% | 295.27 微秒 |
| zoo | 1 | 2700 | 137.57 微秒 | 5.00% | 2.616 毫秒 |
| zoo | 1 | 10000 | 160.70 微秒 | 1.63% | 9.711 毫秒 |
| zoo | 4 | 40 | 126.39 微秒 | 72.39% | 48.20 微秒 |
| zoo | 4 | 300 | 149.04 微秒 | 33.16% | 300.39 微秒 |
| zoo | 4 | 2700 | 176.55 微秒 | 6.07% | 2.734 毫秒 |
| zoo | 4 | 10000 | — | — | 15.052 毫秒 |
| zoo | 16 | 40 | — | — | 44.76 微秒 |
| zoo | 16 | 300 | — | — | 315.32 微秒 |
| zoo | 16 | 2700 | — | — | 2.751 毫秒 |
| zoo | 16 | 10000 | — | — | 20.587 毫秒 |
| zoo | 64 | 40 | — | — | 49.05 微秒 |
| zoo | 64 | 300 | — | — | 293.02 微秒 |
| zoo | 64 | 2700 | — | — | 2.719 毫秒 |
| zoo | 64 | 10000 | — | — | 102.369 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 | 3473.9 |
| apscheduler | 1 | 300 | 1806.2 |
| apscheduler | 1 | 2700 | 334.8 |
| apscheduler | 1 | 10000 | 100.6 |
| apscheduler | 4 | 40 | 15828.8 |
| apscheduler | 4 | 300 | 7669.0 |
| apscheduler | 4 | 2700 | 1373.4 |
| apscheduler | 4 | 10000 | 400.3 |
| apscheduler | 16 | 40 | 69759.2 |
| apscheduler | 16 | 300 | 31632.8 |
| apscheduler | 16 | 2700 | 5429.2 |
| apscheduler | 16 | 10000 | 1566.2 |
| apscheduler | 64 | 40 | 289446.9 |
| apscheduler | 64 | 300 | 125590.4 |
| apscheduler | 64 | 2700 | 22031.0 |
| apscheduler | 64 | 10000 | 6276.1 |
| asyncio_pool | 1 | 40 | 7027.6 |
| asyncio_pool | 1 | 300 | 2596.6 |
| asyncio_pool | 1 | 2700 | 370.4 |
| asyncio_pool | 1 | 10000 | 105.5 |
| asyncio_pool | 4 | 40 | 24620.6 |
| asyncio_pool | 4 | 300 | 9468.9 |
| asyncio_pool | 4 | 2700 | 1452.5 |
| asyncio_pool | 4 | 10000 | 413.6 |
| asyncio_pool | 16 | 40 | 119571.2 |
| asyncio_pool | 16 | 300 | 40357.7 |
| asyncio_pool | 16 | 2700 | 5775.3 |
| asyncio_pool | 16 | 10000 | 1613.4 |
| asyncio_pool | 64 | 40 | 525124.2 |
| asyncio_pool | 64 | 300 | 167662.6 |
| asyncio_pool | 64 | 2700 | 23032.2 |
| asyncio_pool | 64 | 10000 | 6523.5 |
| bare_thread | 1 | 40 | 6886.0 |
| bare_thread | 1 | 300 | 2576.4 |
| bare_thread | 1 | 2700 | 379.6 |
| bare_thread | 1 | 10000 | 104.7 |
| bare_thread | 4 | 40 | 25293.9 |
| bare_thread | 4 | 300 | 9696.1 |
| bare_thread | 4 | 2700 | 1491.0 |
| bare_thread | 4 | 10000 | 411.8 |
| bare_thread | 16 | 40 | 93414.7 |
| bare_thread | 16 | 300 | 37737.0 |
| bare_thread | 16 | 2700 | 5915.8 |
| bare_thread | 16 | 10000 | 1646.8 |
| bare_thread | 64 | 40 | 374606.5 |
| bare_thread | 64 | 300 | 150584.2 |
| bare_thread | 64 | 2700 | 23310.3 |
| bare_thread | 64 | 10000 | 6714.2 |
| process_pool | 1 | 40 | 2862.0 |
| process_pool | 1 | 300 | 1692.4 |
| process_pool | 1 | 2700 | 334.6 |
| process_pool | 1 | 10000 | 102.3 |
| process_pool | 4 | 40 | 23906.0 |
| process_pool | 4 | 300 | 13045.3 |
| process_pool | 4 | 2700 | 2878.5 |
| process_pool | 4 | 10000 | 859.6 |
| process_pool | 16 | 40 | 102262.4 |
| process_pool | 16 | 300 | 58172.4 |
| process_pool | 16 | 2700 | 11588.2 |
| process_pool | 16 | 10000 | 3395.6 |
| process_pool | 64 | 40 | 313503.0 |
| process_pool | 64 | 300 | 208301.1 |
| process_pool | 64 | 2700 | 46410.5 |
| process_pool | 64 | 10000 | 13578.0 |
| thread_pool | 1 | 40 | 13204.5 |
| thread_pool | 1 | 300 | 3185.1 |
| thread_pool | 1 | 2700 | 375.0 |
| thread_pool | 1 | 10000 | 105.0 |
| thread_pool | 4 | 40 | 41009.0 |
| thread_pool | 4 | 300 | 11546.7 |
| thread_pool | 4 | 2700 | 1487.4 |
| thread_pool | 4 | 10000 | 419.8 |
| thread_pool | 16 | 40 | 177375.4 |
| thread_pool | 16 | 300 | 46331.7 |
| thread_pool | 16 | 2700 | 5838.4 |
| thread_pool | 16 | 10000 | 1635.2 |
| thread_pool | 64 | 40 | 700311.8 |
| thread_pool | 64 | 300 | 181435.9 |
| thread_pool | 64 | 2700 | 24173.8 |
| thread_pool | 64 | 10000 | 6251.0 |
| zoo | 1 | 40 | 6620.4 |
| zoo | 1 | 300 | 2437.4 |
| zoo | 1 | 2700 | 363.2 |
| zoo | 1 | 10000 | 101.3 |
| zoo | 4 | 40 | 22910.9 |
| zoo | 4 | 300 | 8900.3 |
| zoo | 4 | 2700 | 1374.2 |
| zoo | 4 | 10000 | 402.1 |
| zoo | 16 | 40 | 90116.9 |
| zoo | 16 | 300 | 34326.2 |
| zoo | 16 | 2700 | 5501.6 |
| zoo | 16 | 10000 | 1577.0 |
| zoo | 64 | 40 | 312054.2 |
| zoo | 64 | 300 | 138336.3 |
| zoo | 64 | 2700 | 22191.3 |
| zoo | 64 | 10000 | 6126.4 |