Были ли планы увеличить число одновременно обрабатываемых задач больше десяти?

Что проверяют

Это уточнение к вашему проекту: интервьюер хочет понять, знаете ли вы, откуда взялось ограничение в десять задач и что сломается, если его поднять. Следом обычно спрашивают, что было узким местом и как бы вы измерили эффект от изменения.

Как отвечать

Начните с причины лимита, а не с технологий. Десятка редко берётся с потолка:

• внешний API: лимит запросов в секунду у партнёра;
• база: пул соединений. У SQLAlchemy по умолчанию pool_size=5 и max_overflow=10, а max_connections в PostgreSQL по умолчанию 100 на всех клиентов сразу;
• ресурсы воркера: ядра CPU и память на одну задачу.

Дальше разделите нагрузку по типу, от него зависит инструмент:

• I/O-bound: asyncio с asyncio.Semaphore(n) для ограничения и asyncio.TaskGroup (Python 3.11+) для запуска, клиенты httpx или aiohttp. Тысячи ожидающих корутин тут нормальны;
• блокирующий I/O: ThreadPoolExecutor, по умолчанию он берёт min(32, число ядер + 4) потоков;
• CPU-bound: ProcessPoolExecutor или отдельные процессы. Потоки не помогут из-за GIL, а free-threaded сборка CPython пока отдельный вариант, а не поведение по умолчанию;
• распределённая обработка: Celery с брокером RabbitMQ или Redis, параллелизм задаётся --concurrency и типом пула, горизонтально добавляются воркеры.

Закончите метриками: пропускная способность, время задачи, длина очереди до и после нагрузочного теста, например в Locust.

Если планов не было, скажите честно и объясните почему: «десяти хватало на текущий поток, узким местом был лимит API, поэтому поднимать параллелизм не имело смысла». Это зрелый ответ, в отличие от придуманного рассказа про рост в три раза.

Где спотыкаются

Предлагают просто поменять 10 на 100. Очередь при этом переезжает из приложения в базу или во внешний сервис, и начинаются таймауты и отказы по лимиту.

Берут потоки для CPU-задач в Python и удивляются, что быстрее не стало.

Не думают об обратном давлении и сбоях: при большем параллелизме нужны повторы с экспоненциальной задержкой, идемпотентность задач и контроль памяти воркера.