要解决Airflow任务使用池1并发数为4失败的问题，可以尝试以下几种方法：

1. 增加资源：通过增加Airflow的资源来提高并发数。可以在airflow.cfg配置文件中调整parallelism和dag_concurrency参数的值。将这些值调整为适合您环境的数值，以确保系统有足够的资源来处理并发任务。

2. 调整任务优先级：通过调整任务的优先级，您可以确保一些重要的任务在并发执行时得到更高的优先级。可以在任务定义中使用priority_weight参数来设置任务的优先级。将重要任务的优先级设置得更高，可以确保它们在并发执行时不被其他任务阻塞。

下面是一个示例代码，演示如何设置任务的优先级：

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

def my_task():
    # 任务逻辑代码
    pass

dag = DAG('my_dag', default_args=default_args)

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=my_task,
    priority_weight=1,
    dag=dag
)

task2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    python_callable=my_task,
    priority_weight=2,
    dag=dag
)

task1 >> task2

在上面的示例中，task2的优先级设置为2，比task1的优先级1高。这意味着在并发执行时，task2会优先于task1执行。

3. 调整任务依赖关系：通过调整任务之间的依赖关系，您可以更好地利用并发执行的能力。可以使用Airflow的>>操作符来定义任务之间的依赖关系。将具有较少依赖的任务放在前面，可以提高并发执行的效率。

下面是一个示例代码，演示如何设置任务的依赖关系：

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

def my_task():
    # 任务逻辑代码
    pass

dag = DAG('my_dag', default_args=default_args)

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

task2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

task3 = PythonOperator(
    task_id='task3',
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

task1 >> task2
task1 >> task3

在上面的示例中，task2和task3都依赖于task1。这意味着在并发执行时，task2和task3会等待task1完成后才能开始执行。

通过调整资源、任务优先级和任务依赖关系，您可以解决Airflow任务使用池1并发数为4失败的问题，并优化任务的执行效率。