asyncio 为什么会阻塞：一个同步函数拖慢整个事件循环

做的事：4个任务一起跑，1个用time.sleep，3个用asyncio.sleep

同一个事件循环里，混入一个的同步阻塞调用。

代码async def blocking_worker(i): time.sleep(0.5) # 的同步阻塞调用，不是await return i async def async_worker(i): await asyncio.sleep(0.1) # 的异步等待 return i await asyncio.gather( blocking_worker(0), async_worker(1), async_worker(2), async_worker(3), )

task1、task2、task3本身只需要等0.1秒——按理说应该在0.1秒左右就完成。但它们跟task0（需要卡住0.5秒的同步调用）在同一个事件循环里跑。

验证：只需要0.1秒的任务，被拖到了0.6秒

统一从gather开始计时，看每个任务完成的时间点。

结果（task0用time.sleep阻塞）总耗时: 0.6063s task0 在 0.5049s 完成 task1 在 0.6062s 完成 ← 本来只要0.1s，被拖到0.6s！ task2 在 0.6062s 完成 task3 在 0.6062s 完成 结果（对照组：全部用asyncio.sleep）总耗时: 0.5008s task0 在 0.5008s 完成 task1 在 0.1011s 完成 ← 还是原本的0.1s task2 在 0.1011s 完成 task3 在 0.1011s 完成

原因：time.sleep() 是一个真正的同步阻塞调用，它会占住唯一的那个线程整整0.5秒——在这0.5秒里，事件循环压根没有机会去推进task1、task2、task3的执行，哪怕它们只需要0.1秒就能跑完。等task0的同步调用结束、把控制权交还给事件循环，task1-3才有机会开始跑它们的0.1秒等待，所以它们的完成时间被推到了0.5+0.1=0.6秒左右。

分步演示：一个time.sleep是怎么拖慢别的任务的

每一步都是本文上面用Python 3.14跑出来的原始结果。