如果您没有58k的诺言，它们关联的异步操作和它们的结果数据一次都处于活动状态，则将使用较少的内存。
相反，您想一次运行X次操作，然后在一次操作完成时，就开始下一个操作，一次不超过X个，一次不超过X个承诺。
您可以尝试使用适当的X值。值为1表示顺序操作，但通常可以通过使用更高的X值来改善端到端的总体操作时间。如果所有请求都到达同一主机，则X为可能不会超过5到10个（因为给定的主机不能一次真正完成很多事情，要求它立即完成很多事情，只会减慢速度）。
如果每个请求都针对不同的主机，则可以提高X。实验将为您提供峰值内存使用量和总体吞吐量的最佳值，并且在某种程度上取决于您的具体情况。
Bluebird’s
Promise.map()有一个并发选项可以为您做到这一点，但是也有很多方法可以同时为飞行中的X进行编码。
如果不需要解析的数据，则可以通过如下替换它来使其尽快被GC化：
const p = backgroundScheduler.getClanProfile(clanTags[i], true).then(data => { return 0; // make resolved value just be a simple number // so other data is now eligible for GC }); promiseArray.push(p)而且，这是一个简单的实现，它可以同时迭代一个数组，且该数组中的飞行请求不得超过X个：
// takes an array of items and a function that returns a promise// runs no more than maxConcurrent requests at oncefunction mapConcurrent(items, maxConcurrent, fn) { let index = 0; let inFlightCntr = 0; let doneCntr = 0; let results = new Array(items.length); let stop = false; return new Promise(function(resolve, reject) { function runNext() { let i = index; ++inFlightCntr; fn(items[index], index++).then(function(val) { ++doneCntr; --inFlightCntr; results[i] = val; run(); }, function(err) { // set flag so we don't launch any more requests stop = true; reject(err); }); } function run() { // launch as many as we're allowed to while (!stop && inFlightCntr < maxConcurrent && index < items.length) { runNext(); } // if all are done, then resolve parent promise with results if (doneCntr === items.length) { resolve(results); } } run(); });}
