Вижу постоянно такое на проектах с автоматизацией — куча AI-задач в очереди, но они тупо не стартуют. Причин несколько, и чтобы не гадать вслепую, советую сначала проверить: не перегружен ли worker, хватает ли ресурсов (CPU, RAM), нет ли блокировок в базе. Часто банально ужали лимиты на одновременное исполнение или залипание из-за долгих запросов к API — тогда очередь растет, не успевает обработать текущие. Еще встречал проблемы с настройками очередей, когда задачи просто не вычитываются (например, неправильный драйвер или проблемы с брокером сообщений).

Если подбирать варианты решения, то есть, допустим:
- увеличить количество воркеров (но это не всегда помогает, если сервер упирается в железо);
- оптимизировать сами задачи, чтобы они быстрее выполнялись;
- использовать более производительные очереди или брокеров (RabbitMQ, Redis, Kafka);
- разбивать задачи на более мелкие, чтобы они не висели долго;

Каждый вариант зависит от задачи и инфраструктуры. Если у вас простой проект — может хватить просто запустить несколько воркеров и почистить всё от зависших задач вручную. Если масштаб больше — стоит смотреть логи, мониторить задержки и ошибки в очереди.

Самая частая ошибка — надеяться, что очереди сами по себе решат вопросы параллельности, а потом удивляться, почему всё тормозит. Кто как борется с этим в своих проектах?