如何解决内存消耗大的python异步IO问题？

在他们的蜘蛛中，我通常使用这样一根柱子：

 async def crawl(future, client, pool):
        futures = []
        urls = await future
        for request_future in asyncio.as_completed([request(client, url) for url in urls]):
            parse_future = loop.run_in_executor(pool, parse, (await request_future))
            futures.append(asyncio.ensure_future(crawl(parse_future, client, pool)))
        if futures:
            await asyncio.wait(futures)

一切都会很好，但是当存在大量链接时，在执行对服务器的请求（request）后，结果会被保存，然后由池通过线程进行处理

这正是它被存储的时候，消耗了大量的RAM（现在几乎是8GB）

是否有可能以某种方式更改此设计，以便在请求之后立即处理结果，或者将结果保存到一定数量（例如50），然后快速处理线程池

那些。我需要将RAM消耗降低到可接受的水平，但不要失去异步请求的好处