要解决AWS Batch作业处于可运行状态而无法继续进行的问题，你可以按照以下步骤进行：

1. 检查作业定义中的参数和配置是否正确。确保作业定义中指定了正确的容器映像、命令和参数。你可以通过AWS Batch控制台或使用AWS CLI命令aws batch describe-job-definitions查看作业定义的详细信息。

2. 检查计算环境是否正常运行。作业需要计算环境来运行，因此确保计算环境处于活动状态。你可以通过AWS Batch控制台或使用AWS CLI命令aws batch describe-compute-environments查看计算环境的状态。

3. 检查作业队列是否可用。作业需要分配到作业队列中才能运行，因此确保作业队列处于活动状态。你可以通过AWS Batch控制台或使用AWS CLI命令aws batch describe-job-queues查看作业队列的状态。

4. 检查作业定义和作业队列之间的匹配。确保作业定义和作业队列之间的匹配是正确的。作业定义中指定的计算环境必须与作业队列关联，并且作业队列必须有足够的可用实例来运行作业。你可以通过AWS Batch控制台或使用AWS CLI命令aws batch describe-job-queues和aws batch describe-job-definitions来检查匹配关系。

以下是一个使用AWS SDK for Python（Boto3）的示例代码，用于检查作业定义和作业队列之间的匹配关系：

import boto3

def check_job_definition_and_queue(job_definition_name, job_queue_name):
    batch_client = boto3.client('batch')

    # 获取作业定义的详细信息
    response = batch_client.describe_job_definitions(jobDefinitionName=job_definition_name)

    # 检查作业定义是否存在
    if len(response['jobDefinitions']) == 0:
        print(f"作业定义 '{job_definition_name}' 不存在")
        return

    # 获取作业队列的详细信息
    response = batch_client.describe_job_queues(jobQueues=[job_queue_name])

    # 检查作业队列是否存在
    if len(response['jobQueues']) == 0:
        print(f"作业队列 '{job_queue_name}' 不存在")
        return

    # 检查作业定义和作业队列之间的匹配关系
    job_queue = response['jobQueues'][0]
    job_definition = response['jobDefinitions'][0]

    if job_definition['jobDefinitionArn'] not in job_queue['computeEnvironmentOrder']:
        print(f"作业定义 '{job_definition_name}' 和作业队列 '{job_queue_name}' 不匹配")
    else:
        print(f"作业定义 '{job_definition_name}' 和作业队列 '{job_queue_name}' 匹配")

# 检查作业定义和作业队列之间的匹配关系
check_job_definition_and_queue('my-job-definition', 'my-job-queue')

你可以将job_definition_name和job_queue_name替换为你的作业定义和作业队列的名称，然后运行上述代码来检查匹配关系。