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’sPromise.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 once
function 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();
    });
}