1. 检查DAG的调度起始日期或开始时间是否正确配置，确保DAG按照所需的计划频率进行调度。

2. 检查任务执行时间是否超过了调度间隔，例如：如果DAG计划每小时运行，则使用的任务的执行时间不能超过1小时。

3. 在Apache Airflow的Web UI中查看DAG的运行历史记录，检查是否有未执行的任务，确保所有任务都已成功完成。

4. 检查Airflow的调度程序和工作程序是否在正常运行中。可以从Web UI中查看调度程序和工作程序的状态。

代码示例：

1. 调整DAG的调度起始日期或开始时间

dag = DAG(
    'example_dag',
    start_date=datetime(2021, 4, 1, hour=0),
    schedule_interval='@hourly',
)

2. 添加任务运行时间控制逻辑

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator


default_args = {
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 4, 1),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@hourly',
)

task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='sleep 70',
    dag=dag,
)

task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "Task 2 ran successfully"',
    dag=dag,
)

task2.set_upstream(task1)

# 添加任务运行时间控制逻辑
def check_task_execution_time(context):
    
    last_execution_time = context.get('execution_date') - context.get('dag').schedule_interval
    for task in context.get('task_instance').dag.tasks:
        if task.task_id != context.get('task_instance').task_id:
            task_last_execution_time = task.get_latest_execution_date()
            if task_last_execution_time and task_last_execution_time > last_execution_time:
                return False
    return True


task1.execution_timeout = timedelta(minutes=60)
task1.do_xcom_push = False
task1.on_execute_callback = check_task_execution_time

在上面的示例中，check_task_execution_time()函数将在每次任务执行之前运行，检查上一个任务执行时间是否超过了1小时。如果是，则跳过当前任务。此外，我们还为task1设置了执行超时时间，并关闭了xcom传输，以便在任务失败时不将超时信息传递给后续任务。