Airflow 中的 worker 负责从调度器中获取任务并执行它们。通过调用 Airflow 的执行程序，worker 可以在容器上启动它们。Worker 进程使用 Celery 执行器从任务队列中获取任务，然后运行它们。

下面是一个简单的 Airflow 任务示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    schedule_interval='@once',
)

task1 = BashOperator(
    task_id='my_task_1',
    bash_command='echo "Hello World!"',
    dag=dag,
)

在这个例子中，我们创建了一个名为 my_dag 的 DAG，其中包含一个 Bash 运算符类型的任务，任务 ID 是 my_task_1，Bash 命令是 echo "Hello World!"。

Worker 是由 Airflow 的调度器自动启动的，不需要手动启动，因为它们会自动检测 DAG。但是，当 worker 消息队列中有大量待处理的任务时，worker 可能会出现延迟和阻塞的情况。为了解决这个问题，可以通过以下方式来优化 worker：

1. 增加 worker 数量，从而加快任务的处理速度。
2. 使用 concurrency 策略，可以有效地将任务分配给空闲 worker。
3. 在 worker 中使用 Celery 预取选项（--pool=prefork 或 --concurrency=n）来提高任务执行效率。
4. 在任务中使用 task reschedule 策略，避免因超时而导致任务重复执行的问题。

通过实施上述优化措施，可以使 Airflow worker 的执行更加高效和可靠。