Airflow池化(DAG Pool)可以让您将特定的DAGs分配到不同的工作器(Wroker)队列中，从而使Airflow更高效地处理作业。以下是示例代码，演示如何使用Airflow中的池(DAG Pool)。池(DAG Pool)是Airflow 2.2.0中的一个新特性。

在您的DAG文件中，您可以为DAG添加池标签(pool)，并在每个任务(task)中指定所需的池(pool)。

例如：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(dag_id="example_dag", start_date=datetime.now())

def my_task():
    print('hello')

with dag:
    my_task_1 = PythonOperator(
        task_id='my_task_1',
        python_callable=my_task,
        pool='pool_1'
    )

    my_task_2 = PythonOperator(
        task_id='my_task_2',
        python_callable=my_task,
        pool='pool_2'
    )

    my_task_3 = PythonOperator(
        task_id='my_task_3',
        python_callable=my_task,
        pool='pool_1'
    )

my_task_1 >> my_task_2 >> my_task_3

在此示例中，三个任务将以两个不同的工作器队列(pool_1和pool_2)的形式运行。这样，有标记为pool_1的任务将使用同一队列(pool_1)，而标记为pool_2的任务将使用另一个队列(pool_2)。

在您的Airflow配置文件中，您需要设置池(pool)的数量和大小，例如：

[pool:pool_1]
pool_size = 10
max_active_runs = 5

[pool:pool_2]
pool_size = 5
max_active_runs = 2

这将设置开启两个池(pool)，每个池(pool)有不同数量的工作器队列(pool_size)和允许的最大