当设置了DAG中的max_active_runs参数，并且达到了该限制时，可以按照以下步骤进行调试和解决：

1. 确保你的Airflow版本是1.10.0及以上的版本，因为在这个版本中，max_active_runs参数才被引入。

2. 确认你的DAG中是否设置了max_active_runs参数，并且该参数的值是否正确。max_active_runs参数定义了同时运行的实例数量的上限。

   dag = DAG(
       dag_id='example_dag',
       max_active_runs=1,  # 设置max_active_runs参数
       ...
   )
   

3. 检查Airflow的配置文件，确认是否有其他的限制条件，如max_active_tasks_per_dag、max_active_task_instances_per_dag等。这些参数也可能会影响到DAG的并发运行限制。

4. 如果你的DAG遵循了max_active_runs参数的限制，但仍然出现错误，可能是由于其他任务或DAG实例的运行导致的。你可以通过查看Airflow的日志文件来定位问题。

5. 在Airflow的Web界面中，可以查看DAG和任务的运行状态和运行信息。检查是否有其他任务或DAG实例正在运行，导致达到了max_active_runs的限制。你可以手动停止或重启一些任务来降低实例的数量。

6. 如果你仍然无法解决问题，可以考虑增加或修改Airflow的资源配置，如增加调度器（scheduler）、执行器（executor）或增加worker的数量，以提供更多的资源用于并发运行。

通过以上步骤，你应该能够定位并解决“Airflow调试：设置max_active_runs导致达到DAG限制的错误”。