在Airflow中，可以通过设置DAG的并发性来控制DAG路径的并发运行。以下是一个包含代码示例的解决方法：

1. 在DAG文件中，使用default_args参数来设置默认的并发性配置。可以设置max_active_runs参数来控制DAG路径的同时运行实例数。代码示例如下：

from airflow import DAG

default_args = {
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'max_active_runs': 1  # 设置同时运行的实例数为1
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='0 0 * * *'
)

2. 在任务（Task）中，可以使用concurrency参数来设置任务的并发性。代码示例如下：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def my_task():
    # 任务逻辑

task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    dag=dag,
    concurrency=2  # 设置任务的并发性为2
)

上述代码示例中，my_task任务的并发性被设置为2，即允许同一时间最多有两个my_task任务同时运行。

需要注意的是，max_active_runs参数和concurrency参数的设置应根据实际情况进行调整，以充分利用资源并避免过度并发导致的性能问题。