如果Airflow调度程序（scheduler）不断终止，可能是由于以下原因之一：

1. 调度程序运行的任务太多，超出了系统资源的限制。

2. 数据库连接错误或数据库性能问题。

3. 调度程序的配置设置不正确。

为了解决这个问题，可以尝试以下操作：

1. 将任务量减少到系统资源能够处理的范围之内。

2. 检查数据库连接和性能，确保数据库没有问题。

3. 检查调度程序的配置设置，确保它们是正确的。

对于第三个问题，下面是一些常见的调度程序配置设置和

a. 将调度程序的错误日志级别调整为DEBUG，并检查日志以查找任何明显的错误消息。

b. 修改调度程序的超时设置，确保它与系统设置兼容。

c. 检查调度程序的资源使用情况，例如CPU和内存占用情况。

d. 确保调度程序的代码和依赖项都是最新的。

e. 尝试使用Airflow的官方文档中提供的性能调优技巧。

示例代码：

1. 调整日志级别：

修改Airflow的配置文件airflow.cfg，将log_level字段设置为DEBUG，保存并重启Airflow。然后，查看Airflow的日志文件，查找相关的错误消息。

[core] logging_level = DEBUG

2. 修改超时设置：

在Airflow的配置文件airflow.cfg中将executor超时设置改为一个较高的值，例如3600秒（1小时）。保存并重启Airflow。

[executor] default_time_to_retry = 60 job_heartbeat_sec = 5 num_concurrent_processes = 32 parallelism = 64 sqlalchemy_pool_recycle = 1800 sqlalchemy_max_overflow = 10 sqlalchemy_pool_size = 5 sqlalchemy_pool_timeout = 30 sync_workers = 32 worker_autoscale = True worker_concurrency = 32

3. 检查资源使用情况：

使用系统监视工具，例如top或htop，查看调度程序的资源使用情况。如果它使用太多的CPU和内存，请考虑减少任务数量或调整系统配置。

4. 更新代码和依赖项：

使用pip安装最新版本的Airflow和其依赖项。然后，重新启动Airflow。

pip install airflow --upgrade pip install 'apache-airflow[all]' --upgrade

5. 使用性能调优技巧：

根据官方文档中提供的Airflow性能调优技巧，修改配置文件来优化Airflow的性能。这些技巧可能包括调整调度程序的并发性、增加DAG分区等。