先看现象。批处理脚本从 4 个 worker 加到 16 个，吞吐一直卡在每分钟 60 条，CPU 只到 20%，每条请求耗时稳定 4 秒，日志里看不到排队。
原因不止一个，得分开看。全局锁把请求整段包住，实际只有一条在跑。另一种情况是HTTP 连接池上限还是 4。
另外，限流令牌桶按进程各算一份，瞬间被合并。
少数情况下是写结果用的是单线程串行落盘。
先打点看每条在等待还是执行
python -m cProfile -s cumtime batch.py 2>&1 | head -20然后把连接池上限调到与并发匹配
limits = httpx.Limits(max_connections=32, max_keepalive_connections=16)去掉请求外层的全局锁
with lock: pass # 只保留写结果处的锁末了用固定样本压测确认吞吐变化
python bench.py --workers 4,8,16 --items 500 --report bench.csv这类改动我都写进变更记录，过两周再出问题时能对上号。
怎么算真的好了，看的是同一批现象。16 个 worker 时吞吐提到每分钟 200 条以上，CPU 利用率上来，单条耗时仍稳定在 4 秒左右。
提醒一点。加 worker 不加吞吐基本是串行点没拆掉，先用剖析看等待占比，再去动连接池和锁。改动前把原配置备份一份，出问题能马上回滚，这比任何技巧都实用。