当使用Airflow和Gunicorn时，可能会遇到Gunicorn超时的问题。这可能是由于Airflow任务运行时间较长而导致的。以下是解决此问题的几种方法：

1. 调整Gunicorn的超时时间: 在启动Airflow时，可以使用--timeout参数来调整Gunicorn的超时时间。例如：

   airflow webserver --timeout 120
   

   这将将Gunicorn的超时时间设置为120秒。根据您的需求，您可以将超时时间设置为适当的值。

2. 调整Airflow任务的超时时间: Airflow任务有一个task_timeout参数，可以用来设置任务的超时时间。您可以在Airflow的DAG定义中设置这个参数。例如：

   from airflow import DAG
   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
   from datetime import datetime
   
   def my_long_running_task():
       # 长时间运行的代码
   
   with DAG('my_dag', start_date=datetime(2021, 1, 1)) as dag:
       task = PythonOperator(
           task_id='my_task',
           python_callable=my_long_running_task,
           task_timeout=timedelta(minutes=30)  # 设置任务超时时间为30分钟
       )
   

   这将确保Airflow任务在超过指定时间后被终止。

3. 增加Gunicorn的worker数量: 可以尝试增加Gunicorn的worker数量，以增加并发处理能力。可以使用--workers参数来指定worker的数量。例如：

   airflow webserver --workers 4
   

   这将启动4个Gunicorn worker来处理请求，提高并发处理能力。

4. 优化Airflow任务的性能: 如果您的Airflow任务运行时间较长，可能需要优化代码以提高性能。可以考虑使用并发处理、分布式计算等技术来加速任务执行。此外，还可以使用Airflow的一些优化技巧，如分区、资源限制等来提高性能。

请注意，这些解决方法可能需要根据您的具体情况进行调整和优化。对于更复杂的问题，可能需要进一步的调查和分析。