当在Airflow中设置catchup=True时，任务会在调度器启动时执行，从开始日期开始逐个回填执行。在这种情况下，如果一个或多个任务的执行时间很长，可能会导致整个调度过程中断。

为了解决这个问题，可以采用以下方法：

1. 通过增加调度器并发执行的任务数量来加快回填速度。在Airflow的配置文件中，可以设置max_active_runs_per_dag参数来控制并发执行的任务数量。例如，将其设置为max_active_runs_per_dag = 10可以允许同时执行10个任务。

   # airflow.cfg
   
   [scheduler]
   max_active_runs_per_dag = 10
   

2. 使用分区（Partition）来拆分任务。如果任务的执行时间很长，可以考虑将任务拆分成多个分区，并将每个分区作为独立的任务调度。这样可以避免一个任务执行时间长导致整个调度过程中断的问题。

   from datetime import datetime
   from airflow import DAG
   from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
   from airflow.utils.dates import days_ago
   
   dag = DAG(
       dag_id='example_dag',
       start_date=datetime(2022, 1, 1),
       catchup=True
   )
   
   partition_dates = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']
   
   for partition_date in partition_dates:
       task = BashOperator(
           task_id=f'execute_task_{partition_date}',
           bash_command='echo "Executing task"',
           dag=dag
       )
   
       task
   

3. 调整任务的执行时间。如果任务的执行时间过长，可以通过优化代码或调整资源配置来减少执行时间。例如，使用更高性能的机器、优化算法或并行化处理等。

总结起来，通过增加调度器并发执行的任务数量、使用分区来拆分任务以及调整任务的执行时间，可以解决在catchup=True时Airflow回填中断的问题。