并发控制：队列、池与并行度

调度并发要分层控制：集群总并行度、单 DAG 并发、任务池（pool）槽位、worker 执行槽。给写库与重资源任务设置独立池，避免批量任务同时压垮下游。

DAG 级	max_active_runs / max_active_tasks
任务池	pool + slots，限制同类任务同时运行数
Worker	executor 并发槽位决定同时执行上限

Airflow 池配置

airflow pools set dw_etl 4 "数仓写入任务池"
airflow pools list

# 任务里指定池
# PythonOperator(..., pool='dw_etl', pool_slots=1)

池的价值在保护下游：数据库写入、外部接口调用这类资源都应限制并发。

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