Post asyncio ломают не await, а хаотичная отмена и забытые ограничения по I/O

asyncio ломают не await, а хаотичная отмена и забытые ограничения по I/O В проектах на Python event loop обычно «падает» не от самой асинхронности, а от плохой дисциплины: один код ждёт сеть, другой держит CPU, третий запускает сотни задач без лимита. В итоге получаются подвисания, утечки задач и странные таймауты. Что проверять в первую очередь: • все долгие I/O-операции должны быть неблокирующими; • CPU-bound куски выносите из loop, иначе async превращается в имитацию; • любую пачку задач ограничивайте семафором или пулом; • таймаут ставьте на внешний вызов, а не только на весь запрос; • отмену задач обрабатывайте явно, а не «на авось». Ещё одна типовая ошибка — смешивать «fire and forget» с бизнес-логикой. Если задача важна, её нужно хранить, дожидаться результата и уметь повторить. Если не важна — отделяйте её в фон и не делайте вид, что она часть критического пути. Ещё полезная привычка: логируйте время ожидания, а не только время выполнения. Тогда видно, где код реально работает, а где просто стоит в очереди. Если в async-сервисе всё «иногда тормозит», сначала ищите не баги в await, а места, где вы забыли лимит, timeout или отмену. — Если инструменты — твоя тема, посмотри @DevToolsRadarPro