要解决Apache Airflow性能下降的问题，可以尝试以下方法：

1. 优化任务调度和执行：

   • 调整DAG（有向无环图）的调度间隔，避免短时间内大量任务同时启动。
   • 调整并发任务数，根据系统资源情况和任务类型进行优化。
   • 评估和优化任务间的依赖关系，减少任务之间的等待时间。

2. 配置和优化数据库：

   • 使用高性能数据库，如PostgreSQL或MySQL，并根据需求进行优化配置。
   • 增加数据库连接池的大小，以提高并发性能。
   • 定期清理历史任务和日志，以减少数据库负载。

3. 配置和优化调度器：

   • 调整调度器的配置参数，如max_threads、scheduler_health_check_threshold等，以适应系统的负载和资源。
   • 调整调度器的并发度，根据系统资源和任务特性进行优化。

4. 配置和优化执行器：

   • 调整执行器的配置参数，如parallelism、max_active_runs等，以适应系统的负载和资源。
   • 考虑使用分布式执行器，如CeleryExecutor，以提高并发性能。

5. 避免任务冲突和资源竞争：

   • 避免多个任务同时争夺同一个资源，如数据库连接、文件锁等。
   • 评估和优化任务间的资源依赖关系，减少资源竞争情况。

下面是一个示例代码，展示了如何调整Airflow的并发参数和调度间隔：

# 设置并发参数
from airflow.configuration import conf
conf.set("core", "parallelism", "32")  # 设置并发任务数

# 设置调度间隔
from datetime import timedelta
from airflow import DAG

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',  # 设置每天调度一次
    max_active_runs=1  # 设置最大同时运行的任务数
)

# 定义任务
# ...

# 设置任务间的依赖关系
# ...

请注意，这只是一个示例解决方法，具体的优化策略和参数调整需要根据具体情况进行评估和调整。