Airflow的工作节点等待排队任务饥饿的问题是由于任务队列中的任务过多，导致某些节点长时间等待的情况。以下是解决这个问题的一些方法和代码示例：

1. 增加工作节点数量：可以通过增加工作节点的数量来提高任务的并发处理能力，减少任务等待时间。可以通过以下代码示例来增加工作节点数量：

   # 在airflow.cfg文件中设置工作节点数量
   parallelism = 16
   

2. 调整任务队列大小：可以通过调整任务队列的大小来增加任务的并发处理能力。可以通过以下代码示例来设置任务队列的大小：

   # 在airflow.cfg文件中设置任务队列的大小
   dags_are_paused_at_creation = False
   max_active_runs_per_dag = 16
   

3. 调整任务调度策略：可以通过调整任务调度策略来优化任务的调度顺序，减少任务等待时间。可以通过以下代码示例来设置任务调度策略：

   # 在DAG文件中设置任务调度策略
   from airflow.utils.trigger_rule import TriggerRule
   
   with DAG('your_dag_id', schedule_interval='@daily', default_args=default_args) as dag:
       task1 = BashOperator(
           task_id='task1',
           bash_command='command1',
           trigger_rule=TriggerRule.ALL_DONE
       )
   
       task2 = BashOperator(
           task_id='task2',
           bash_command='command2',
           trigger_rule=TriggerRule.ONE_FAILED
       )
   

4. 优化任务执行时间：可以通过优化任务的执行时间来减少任务的等待时间。可以通过以下代码示例来优化任务的执行时间：

   # 在任务代码中设置任务的执行时间
   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
   from datetime import datetime, timedelta
   
   def long_running_task():
       # 长时间运行的任务代码
   
   with DAG('your_dag_id', schedule_interval='@daily', default_args=default_args) as dag:
       task = PythonOperator(
           task_id='long_running_task',
           python_callable=long_running_task,
           execution_timeout=timedelta(minutes=30)
       )
   

通过以上方法，可以有效解决Airflow工作节点等待排队任务饥饿的问题，提高任务的并发处理能力和执行效率。