解决这个问题的方法可能因环境而异。以下是可能有用的解决方案：

1. 增加Airflow调度程序的容量（例如，增加CPU和内存），以使其能够处理更多的任务并更快地运行。

2. 更改配置参数，例如scheduler_heartbeat_sec（设置汇报超时的时间）和catchup_by_default（控制是否重新计算错过的任务），以提高效率。

3. 使用调度程序的监控与日志记录功能，以识别任务运行缓慢的原因。日志可以显示哪些步骤占用了最多的时间，从而有助于确定瓶颈在哪里。

示例代码：

1. 修改调度器容量

如果您在使用Docker等容器化工具，则可以尝试以下步骤来增加容器的CPU和内存限制：

docker run --cpus=4 --memory=16g my-airflow

以上命令将容器限制为使用4个CPU核心和16GB内存。您可以根据需要进行调整。

2. 更改配置参数

在“airflow.cfg”文件中可以找到scheduler_heartbeat_sec和catchup_by_default参数。将其调整为适当的值，以提高调度器的效率。

3. 查看日志

Airflow记录了很多有用的日志信息，您可以通过日志来查看任务的执行情况，以此来排除任务执行缓慢的原因。以下是一些命令，可帮助您查看日志信息：

airflow logs task_id

airflow webserver

以上命令分别显示任务的详细日志和DAG的状态信息。您可以查看这些日志，并了解任务的执行情况和时间线。