问题原因是Tika服务器在每个并发Airflow任务中都需要启动，并且在启动Tika服务器时，进程清理器（Python中的multiprocessing）会手动停止服务器进程。由于Airflow使用多进程执行任务，因此在某些情况下可能会同时启动多个Tika服务器进程，这会导致第四个Tika进程无法启动，从而导致任务失败。

解决此问题的一种方法是使用Kubernetes的资源限制来限制Airflow任务并发的数量。在Kubernetes上配置资源限制时，可以指定容器能够使用的CPU和内存数量。这将确保在特定时间内只有一定数量的任务在运行，从而避免Tika服务器无法启动的问题。

下面是一个使用Kubernetes资源限制的示例DAG代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 4, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=1)
}

dag = DAG('tika_dag', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1), catchup=False)

def extract_text_with_tika():
    # code to extract text using Tika server

task1 = PythonOperator(
    task_id='extract_text_with_tika',
    python_callable=extract_text_with_tika,
    dag=dag,
    resources={'request_cpu': '0.2', 'request_memory': '256Mi', 'limit_cpu': '0.5', 'limit_memory': '512Mi'}
)

task2 = PythonOperator(
    task_id='cleanup',
    python_callable=cleanup,
    dag=dag,
    resources={'request_cpu': '0.1', 'request_memory': '128Mi', 'limit_cpu': '0.2', 'limit_memory': '256Mi'},
    trigger_rule='all_done'
)

task1 >> task2

在上面的代码中，我们为任务指定了资源请求和限制。这将确保每个任务只使用指定数量的CPU和内存。例如，第一个任务使用了0.2个CPU和256Mi内存，而第二个任务使用了0.1个CPU和128Mi内存。在这种