当Airflow任务被卡在排队状态中时，可能有几个原因导致。以下是一些可能的解决方法的代码示例：

1. 检查Airflow调度器是否运行

确保Airflow调度器正在运行，可以使用以下代码检查：

airflow scheduler --help

2. 检查调度器是否有足够的并发任务数

如果调度器的并发任务数设置得太低，可能导致任务被卡在排队状态中。可以通过以下代码示例来检查并设置并发任务数：

# 检查并发任务数
airflow config get-value core/parallelism

# 设置并发任务数
airflow config set core/parallelism 

3. 检查任务依赖是否被满足

如果任务依赖于其他任务，确保这些依赖任务已经成功完成。可以使用以下代码示例来检查任务依赖关系：

from airflow.models import TaskInstance
from datetime import datetime

# 检查任务实例是否已成功完成
def check_dependency(task_id, execution_date):
    ti = TaskInstance(task_id=task_id, execution_date=execution_date)
    if ti.current_state() == 'success':
        return True
    return False

# 示例：检查任务 'task_a' 是否成功完成
is_dependency_met = check_dependency('task_a', datetime.now())

4. 检查任务的资源需求

如果任务需要特定的资源来运行，例如内存或CPU，确保这些资源可用。可以通过以下代码示例来检查资源使用情况：

from airflow.models import TaskInstance
from datetime import datetime

# 检查任务实例的资源使用情况
def check_resource(task_id, execution_date):
    ti = TaskInstance(task_id=task_id, execution_date=execution_date)
    resources = ti.task.resource_list
    # 检查资源使用情况
    # ...

# 示例：检查任务 'task_a' 的资源使用情况
check_resource('task_a', datetime.now())

通过以上解决方法的代码示例，您可以检查和解决Airflow任务卡在排队状态中的问题。请根据实际情况选择适合您的解决方法。