1. 调整Airflow监控器设置以限制并发任务数。 在airflow.cfg文件中，可以设置以下参数来控制监控器的行为：

[supervisord] nodaemon=true

[rpcinterface:supervisor] supervisor.rpcinterface_factory = supervisor.rpcinterface:make_main_rpcinterface

[supervisorctl] serverurl=unix:///var/run/supervisor.sock

[program:airflow-worker] command=python /path/to/airflow/bin/airflow worker numprocs=4 process_name=%(program_name)s_%(process_num)02d autostart=true autorestart=true user=airflow

在这里，numprocs参数可以用来限制Airflow监控器并发执行的任务数。

2. 扩展Airflow监控器计算资源。 如果在同一台机器上使用Airflow监控器和执行器，则应确保监控器和执行器使用的计算资源足够。可以通过增加CPU、内存等方式来扩展计算资源，以提高Airflow系统的整体性能。

3. 优化Airflow DAG设计。 Airflow DAG设计的不良可能导致过多的任务被调度，从而导致Airflow监控器不堪重负。可以通过重新设计DAG，将任务串行化或并行化，以减少监控器的负载压力。

示例代码：

在airflow.cfg文件中，调整supervisor的numprocs参数：

[program:airflow-worker] command=python /path/to/airflow/bin/airflow worker numprocs=2 # 修改numprocs参数为2 process_name=%(program_name)s_%(process_num)02d autostart=true autorestart=true user=airflow

这将限制同一时间内并发处理的任务数量。