aiohttp是Python中一个非常流行的异步HTTP客户端/服务器框架。虽然它在处理大量并发请求时表现出色，但由于一些原因，有时候它的线程性能可能会变慢。下面是一些解决方法和代码示例：

1. 使用合适的aiohttp版本：确保你正在使用最新的aiohttp版本，因为每个版本都会有一些性能优化。

2. 使用合适的连接池大小：通过调整连接池的大小，可以提高aiohttp的性能。连接池的大小应根据你的应用程序的需求进行调整。下面是一个设置连接池大小的示例代码：

import aiohttp

connector = aiohttp.TCPConnector(limit=100)  # 设置连接池大小为100
session = aiohttp.ClientSession(connector=connector)

3. 使用合适的事件循环策略：在某些情况下，选择合适的事件循环策略也可以提高aiohttp的性能。默认情况下，aiohttp使用asyncio的默认事件循环策略。你可以尝试使用其他事件循环策略，例如uvloop，它被广泛认为是性能最好的事件循环策略之一。下面是一个使用uvloop的示例代码：

import asyncio
import aiohttp
import uvloop

asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())

async def make_request(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

# 使用uvloop事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
result = loop.run_until_complete(make_request('http://example.com'))

4. 使用合适的编解码器：使用合适的编解码器也可以提高性能。默认情况下，aiohttp使用UTF-8编码。如果你知道响应数据的编码方式，可以指定相应的编解码器。下面是一个使用gzip编解码器的示例代码：

import aiohttp
import aiohttp_gzip

async def make_request(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

# 使用gzip编解码器
aiohttp_gzip.enable()

# 发起请求
result = await make_request('http://example.com')

通过尝试这些解决方法，你应该能够提高aiohttp的线程性能。然而，记住性能优化是一项复杂的任务，你可能需要根据你的具体需求和应用程序进行一些实验和调整。