Airflow DAG序列化缓存是指当DAG被调度器执行时，系统会将DAG对象序列化并缓存起来，以便在下一次执行时能够快速加载DAG，提高调度性能。然而，由于缓存不会自动过期，当修改了DAG代码后，调度器可能仍会加载旧的缓存，导致任务执行失败或出现其它问题。

为了避免这种问题，可以手动删除缓存中的DAG序列化数据。具体方法是在DAG文件中添加如下代码：

from airflow.serialization.serialized_objects import SerializedDAG
from airflow.utils.dag_processing import SimpleDag
from airflow.serialization import schema
from airflow.utils import timezone

def clear_serialized_dag_cache(dag_id):
    SerializedDAG.clear_dag(dag_id)
    SimpleDag.clear_dag(dag_id)
    schema.DAG_SCHEMA_CACHE._cache.pop(dag_id, None)
    schema.DAG_SCHEMA_CACHE._cache_by_file_path.pop(dag_id, None)
    timezone.utcnow()  # Needed to ensure delete is propagated

然后在需要删除缓存的地方调用clear_serialized_dag_cache函数并传入DAG ID即可。例如，我们可以在dag_bag_import.py文件中添加如下代码，以在每次导入DAG时删除缓存，以确保加载的是最新的DAG代码：

from airflow import DAG
from airflow.models import DagBag
from airflow import settings
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

import my_dag1
import my_dag2
import my_dag3

def import_dags():
    dagbag = DagBag(dag_folder=settings.DAGS_FOLDER)

    for dag_id, dag in dagbag.dags.items():
        # Clear the serialized DAG cache to ensure we're loading
        # the latest version of the DAG code
        clear_serialized_dag_cache(dag_id)

dag = DAG(
    'dag_bag_import',