Python 为什么greenlet的数量会影响响应的运行时间

我正在使用Python协同路由库gevent和monkey补丁来提高http请求的并发性。但是我注意到响应的运行时间随着并发性的增加而增加。下面是示例代码：

import gevent
from gevent import monkey
import requests

monkey.patch_all(thread=False)


def action():
    resp = requests.get("https://www.google.com")
    if resp.status_code == 200:
        print resp.elapsed.total_seconds()


jobs = []
for i in range(100):
    jobs.append(gevent.spawn(action))

gevent.joinall(jobs)

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当产卵10只小绿鼠时，经过的时间约为0.9秒，但当小绿鼠数量增加到100只时，经过的时间约为1.6~2.0秒。为什么会这样

greenlet仍然是单线程的，这意味着它们一次只能做一件事。对于cpu密集型的任何进程，这都会导致延迟。是的，它是异步的，但不是多处理的，因此如果某个东西使用了1秒的CPU，那么您已经将任何后续greenlet的结果延迟了1秒

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因此，随着队列的增长，即使只有毫秒，延迟也会变得明显

greenlet仍然是单线程的，这意味着它们一次只能做一件事。对于cpu密集型的任何进程，这都会导致延迟。是的，它是异步的，但不是多处理的，因此如果某个东西使用了1秒的CPU，那么您已经将任何后续greenlet的结果延迟了1秒

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因此，随着队列的增长，即使只有毫秒，延迟也会变得明显

谁可能是拿着CPU的罪魁祸首？所有响应（即使是第一个响应）经过的时间都增加了。主程序中的for循环只需2毫秒即可完成。每行编程都需要处理。将100个元素添加到队列中，在它返回并再次检查第一个元素之前，所有操作都是问题的根源。打开套接字和访问web需要时间，一旦处于等待状态，就可以继续访问下一个对象。通过这种方式，它是异步的，但仍然是单线程的，它仅仅是幕后的上下文切换。谁可能是在这里占用CPU的罪魁祸首？所有响应（即使是第一个响应）经过的时间都增加了。主程序中的for循环只需2毫秒即可完成。每行编程都需要处理。将100个元素添加到队列中，在它返回并再次检查第一个元素之前，所有操作都是问题的根源。打开套接字和访问web需要时间，一旦处于等待状态，就可以继续访问下一个对象。通过这种方式，它是异步的，但仍然是单线程的，它只是幕后的上下文切换。