一种可能的解决方法是在 DAG 定义中添加一个额外的参数 max_active_runs，限制同时运行的 DAG instance 数量。这可以确保当一个 DAG 还在运行时，不会间隔几秒钟就启动一个新的 instance。

示例代码如下：

from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

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

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='My DAG',
    schedule_interval=timedelta(minutes=30),
    max_active_runs=1
)

def my_task():
    # Add your task logic here
    pass

task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

在以上示例代码中，我们将 max_active_runs 参数设置为 1，表示同时最多只有一个 my_dag instance 在运行。这样可以避免并行运行的 DAG instance 在超出预期的 schedule_interval 后仍然被触发的问题。