如果您的Airflow任务被阻塞，则有几种可能的原因。可能是任务正在等待其他任务的依赖项，或者它正在等待资源（如内存或CPU）。以下是一些可能的

1. 增加Airflow的Worker数目：这可能会提高Airflow的并行性并减少任务被阻塞的可能性。只需在Airflow配置文件中将“worker_concurrency”属性设置为您需要的值。

2. 重新配置任务的依赖关系：如果您的任务受其他任务的依赖，那么请确保它们的依赖关系设置正确并在正确的时间运行。

3. 使用更强大的机器：如果您的任务需要大量的资源（如内存或CPU），则升级到更强大的机器可能会减少阻塞的可能性。

代码示例：

以下是一个使用Docker Compose的示例，该示例将Airflow Worker实例的数目设置为3。请注意，这是您需要将“worker_concurrency”属性设置为3的方式之一。

version: '2'

services: postgres: image: postgres:latest environment: POSTGRES_USER: airflow POSTGRES_PASSWORD: airflow POSTGRES_DB: airflow PGDATA: /var/lib/postgresql/data/pgdata volumes: - pgdata:/var/lib/postgresql/data ports: - 5432:5432 networks: - airflow

webserver: build: . command: webserver environment: LOAD_EX: 'n' FERNET_KEY: 'YOUR_FERNET_KEY' EXECUTOR: CeleryExecutor POSTGRES_USER: airflow POSTGRES_PASSWORD: airflow POSTGRES_DB: airflow PGDATA: /var/lib/postgresql/data/pgdata volumes: - .:/app - ./dags:/app/dags ports: - 8080:8080 depends_on: - postgres - redis networks: - airflow

worker: build: . command: worker environment: FERNET_KEY: 'YOUR_FERNET_KEY' POSTGRES_USER: airflow POSTGRES_PASSWORD: airflow POSTGRES_DB: airflow PGDATA: /var/lib/postgresql/data/pgdata C_FORCE_ROOT: 'True' AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: