asyncio没有现成协程池因其只负责调度而不限制并发数，需用asyncio.semaphore手动控制并发上限，避免压垮下游服务；错误使用会导致timeouterror、503增多或连接池耗尽。
为什么 asyncio 没有现成的协程池
因为 asyncio 本身不提供“池化”抽象——它只管调度，不负责限制并发数。你直接用 asyncio.gather() 或 asyncio.create_task() 丢一堆协程进去，很容易压垮下游服务或触发限流。真正的“协程池”得靠你自己控制同时运行的协程数量。
常见错误现象：asyncio.TimeoutError 频发、HTTP 503 响应突增、数据库连接池耗尽，但日志里看不到明显异常——其实是并发量失控了。
关键点：协程不是线程，不能靠 threading.Semaphore 或 multiprocessing.Pool 套用；必须用 asyncio.Semaphore 配合任务提交/等待逻辑来模拟池行为。
用 asyncio.Semaphore 实现最小可行池
核心就是用一个信号量（asyncio.Semaphore）卡住并发上限，每个协程执行前先 acquire()，结束后 release()。不需要复杂类封装，几行就能跑起来。
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- 初始化时传入最大并发数，比如
sem = asyncio.Semaphore(10) - 每个待执行协程包装成
async def worker(): await sem.acquire(); try: return await your_coro() finally: sem.release() - 别用
await sem.acquire()后忘写finally——一旦协程抛异常没释放，池就“漏气”，后续任务全卡死 - 注意：信号量是 per-event-loop 的，跨线程或跨 loop 会失效；多 loop 场景下得按 loop 实例分别建池
如何安全地提交任务并获取结果
直接 await 每个带信号量的协程会串行化，失去并发意义；必须用 asyncio.create_task() 并发启动，再统一 await 结果列表。
典型误用：results = [await run_with_semaphore(coro) for coro in coros] —— 这本质是顺序执行，只是加了锁，毫无意义。
正确做法：
tasks = []
for coro in coros:
task = asyncio.create_task(run_with_semaphore(coro))
tasks.append(task)
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
return_exceptions=True 很关键：否则一个协程出错，整个 gather 就中断，其余还在跑的任务结果全丢掉。
要不要封装成类？什么情况下真需要
如果你只需要控制并发数，函数级封装（比如一个 run_limited() 工具函数）完全够用。类封装只有在以下情况才值得投入：
- 需要动态调整最大并发数（
pool.set_limit(20)），且已有大量调用点 - 要统计实时活跃任务数、排队长度，用于监控或熔断
- 需支持取消正在排队但未开始执行的任务（这要求自己维护等待队列 +
asyncio.CancelledError处理） - 和
concurrent.futures.Executor接口对齐，方便同步/异步代码混用
多数业务场景里，过度封装反而让调用方更难理解控制流——信号量在哪、谁负责 release、异常怎么透出，都藏在类里，出问题更难定位。
