1. 修改默认配置：在airflow.cfg配置文件中修改以下参数：

executor = LocalExecutor
parallelism = 4
dag_concurrency = 2

2. 检查worker数量：检查是否有足够的worker在运行中。如果worker数量不足，可以通过增加worker数量来解决。

3. 增加队列大小：通过增加队列大小来解决。在airflow.cfg配置文件中修改以下参数：

celeryd_prefetch_multiplier = 1
celeryd_concurrency = 16

4. 重新启动Airflow服务：如果以上方法仍无效，可以尝试重新启动Airflow服务。

示例代码：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('example_dag',
          default_args=default_args,
          schedule_interval=timedelta(days=1),
          catchup=False
          )

task_1 = BashOperator(
    task_id='example_task_1',
    bash_command='echo "Hello world!"',
    dag=dag)

task_2 = BashOperator(
    task_id='example_task_2',
    bash_command='echo "Airflow task is stuck in status queued"',
    dag=dag)

task_3 = BashOperator(
    task_id='example_task_3',
    bash_command='echo "Task complete"',
    dag=dag)

task_1 >> task_2 >> task_3