1. 确认 DAG 的 start_date 和 schedule_interval 参数是否正确。

from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta

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

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='An example DAG',
    schedule_interval='*/5 * * * *', # 每 5 分钟触发一次
)

2. 确认调度器（Scheduler）是否在运行。Airflow 调度器分为两种，一种是本地进程调度器（LocalExecutor），另一种是分布式调度器（CeleryExecutor）。如果使用 CeleryExecutor，需要确认 Celery 队列是否启动（参考 Celery 官方文档）。

3. 确认任务运行的执行时间和 DAG 实际运行的时间。在任务详情页中可以查看每次运行的执行时间以及 DAG 上一次运行的时间。

如果仍然存在问题，可以查看调度器日志以及任务详细日志，以确定问题出现的具体位置。