下面是一个使用Python的示例代码，演示了如何使用集中式令牌来处理并发异步网络任务：

import asyncio

# 定义令牌桶的大小
TOKEN_BUCKET_SIZE = 3

# 定义一个全局的令牌桶
token_bucket = asyncio.BoundedSemaphore(TOKEN_BUCKET_SIZE)


async def process_task(task_id):
    # 获取令牌
    await token_bucket.acquire()
    print(f"开始处理任务 {task_id}")

    # 模拟网络任务，这里使用睡眠来代替真实的网络请求
    await asyncio.sleep(1)

    # 释放令牌
    token_bucket.release()
    print(f"任务 {task_id} 完成")


async def main():
    # 创建多个并发任务
    tasks = [process_task(i) for i in range(10)]

    # 并发执行任务
    await asyncio.gather(*tasks)


# 运行主函数
asyncio.run(main())

在示例代码中，我们使用了Python的asyncio库来实现异步任务的并发处理。首先，我们定义了一个全局的token_bucket变量，它是一个信号量（Semaphore），用于表示令牌桶的大小。通过调用acquire方法来获取令牌，如果令牌桶已满，则会阻塞等待。在任务处理完成后，我们调用release方法释放令牌。

在process_task函数中，我们首先通过await token_bucket.acquire()获取令牌，然后执行模拟的网络任务（这里使用asyncio.sleep(1)来模拟网络请求），最后调用token_bucket.release()释放令牌。

在main函数中，我们创建了多个并发任务，并使用asyncio.gather函数来并发执行这些任务。

通过使用集中式令牌的方式，我们可以限制并发执行的任务数量，避免网络请求过载。在令牌桶中的令牌数量代表了系统的处理能力，可以根据具体需求进行调整。