要解决"Airflow资源利用率剧增"的问题，可以尝试以下方法：

1. 调整Airflow的任务并发数：默认情况下，Airflow允许同时运行16个任务。您可以通过修改airflow.cfg文件中的parallelism参数来调整并发数。您可以根据您的资源配置和任务需求来适当增加或减少并发数。

   parallelism = 32
   

2. 调整Airflow的调度间隔：默认情况下，Airflow会每秒钟检查一次任务的状态，这可能会导致资源的过度利用。您可以通过修改airflow.cfg文件中的scheduler_heartbeat_sec参数来调整调度间隔，增加调度间隔可以减少资源利用率。

   scheduler_heartbeat_sec = 5
   

3. 调整任务的资源需求：您可以在定义任务时，通过设置任务的cpus和memory参数来指定任务的资源需求。设置合适的资源需求可以更好地控制资源的利用率。

   task = BashOperator(
       task_id='my_task',
       bash_command='my_command',
       cpus=2,
       memory='4G'
   )
   

4. 使用资源管理工具：如果您的Airflow部署在集群环境中，可以考虑使用资源管理工具（如Kubernetes、YARN等）来管理Airflow的资源分配和利用。这些工具可以根据资源需求和可用资源进行智能调度，从而提高资源利用率。

通过以上方法，您可以更好地控制Airflow的资源利用率，并根据实际需求进行调整。