你的问题是一个典型的并发处理问题。如果你的系统是单线程的，那么的确，前一个任务的执行时间会影响后续任务的执行时间。但是，你可以通过以下方式来解决这个问题：
多线程或多进程：你可以使用多线程或多进程来同时处理多个任务。这样，即使一个任务需要花费很长时间，也不会影响到其他的任务。在Python中，你可以使用threading或multiprocessing库来实现多线程或多进程。
异步处理：你也可以使用异步处理的方式来处理任务。在异步处理中，当一个任务在等待（例如等待IO操作）的时候，系统可以切换到其他的任务进行处理。这样可以充分利用系统的资源，提高任务的处理能力。在Python中，你可以使用asyncio库来实现异步处理。
使用消息队列：例如RabbitMQ、Kafka等，他们可以配合使用多个消费者实例来并行处理任务。
使用定时任务调度器：例如，使用像Celery这样的任务队列系统，它可以让你在指定的时间执行任务，且支持并发执行。
使用云函数：例如AWS Lambda或者Google Cloud Functions，它们可以根据需求自动扩展，从而并行处理大量的任务。
选择哪种方式取决于你的具体需求和环境。在某些情况下，你可能需要组合使用这些方法，以达到最佳的效果。