Сомнения в производительности Python async

Я запускаю приложение websocket через Django Channels и с Python 3.12. У меня есть механизм ping для проверки того, что мои пользователи все еще подключены к моему приложению, где через определенный промежуток времени fronted отправляет ping сообщение на мой сервер (допустим, каждые 5 секунд) и когда я получаю это сообщение, я делаю следующее:

Я звоню await asyncio.sleep(time interval * 2) ;

После этого я проверяю, не превышает ли временная метка последнего сообщения, полученного в этом обработчике или в любом другом из активных, time_interval * 1.5, и если это так, я отключаю пользователя, чтобы освободить ресурсы соединения, поскольку оно больше не активно;

Однако мы заметили, что этот вызов сна, который мы делаем каждые X секунд для каждого активного соединения, которое у нас есть, когда получен вызов ping, может вызывать некоторые проблемы с производительностью приложения в целом. Мы предполагаем это, потому что заметили, что каждый раз, когда мы отключаем эту логику ping, нам требуется меньше ресурсов (количество стручков и CPU) для обработки среднего количества трафика, чем когда у нас активен этот обработчик ping. С другой стороны, кажется, что все сообщения, которые мы обслуживаем через канал django, также проходят намного быстрее, когда этот пинг-обработчик отключен.

Мой обработчик:

if action == "ping":
    await self.ping_handler(message_info)

    async def ping_handler(self, message_info):

        await asyncio.sleep(PING_INTERVAL * 2)
        if (
            round_half_up(
                (dt.datetime.now() - self.last_message).total_seconds(), decimals=0
            )
            >= PING_INTERVAL * 1.5
        ):
              await self.close()

Кроме этого обработчика пинга, мое приложение получает сообщения от клиентов, обрабатывает некоторые данные из этих сообщений и затем транслирует их в соответствующие каналы, например, так:

async def action_dispatcher(self, action, message_info):
    try:
        if action == "post-message":
            await self.handle_message(message_info)
        elif action == "post-username":
            await self.change_nickname()
        elif action == "post-change-privacy":
            await self.handle_change_privacy(message_info)
        elif action == "get-bet-status":
            await self.get_bet_status(message_info)
        elif action == "ping":
            self.last_message = dt.datetime.now()
            await self.ping_handler(message_info)


async def handle_message(message_info):

     # execute business logic before these steps

        encoded_message = await super().encode_socket_message(
            [
                "message_type",
                self.nickname,
                "success",
            ]
        )
        await self.channel_layer.group_send(
            self.username_group,
            encoded_message,
        )

Может ли кто-нибудь помочь мне понять, верны ли мои предположения или нет? Я много искал в интернете и ChatGPT, но не смог найти законного ответа на мои сомнения, что если у нас есть 200-500 активных соединений в канальном приложении, которые каждые 5 секунд выполняют эту логику пинга, что это может привести к ограничениям производительности.

Цель моего приложения - получать чат-сообщения от клиентов, обрабатывать их содержимое и транслировать его остальным пользователям через канальные слои django.

Я пробовал запускать свое приложение с этой логикой обработки пинга и без нее и искал ответы на вопросы в foruns, stackoverflow и чате gpt.

async def action_dispatcher(self, action, message_info):
    try:
        if action == "post-message":
            ...
        elif action == "ping":
            self.last_message = dt.datetime.now()
            task = asyncio.create_task(self.ping_handler(message_info))
            # NB. Do not await this task in your action dispatcher
            # NB2. Make sure to keep a reference to your task available, otherwise 
            # it may not run to completion. eg.
            self.ping_tasks.append(task)