在Airflow中，DAG（Directed Acyclic Graph）中的任务可以设置依赖关系，以实现连续执行。在某些情况下，如果某个DAG中的任务执行时间较长，可能会导致后续任务的堆积。为了解决这个问题，可以使用以下方法：

1. 设置任务超时时间：可以使用task_timeout参数为每个任务设置超时时间。当任务执行时间超过指定的超时时间后，Airflow会将其标记为失败并跳过后续任务。

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

def long_running_task():
    # 长时间运行的任务逻辑

dag = DAG('example_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1), schedule_interval='@daily')

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=long_running_task,
    dag=dag,
    task_timeout=timedelta(minutes=30)  # 设置任务超时时间为30分钟
)

task2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    python_callable=long_running_task,
    dag=dag,
    task_timeout=timedelta(minutes=30)
)

task1 >> task2

2. 设置并行任务：可以使用Parallelism参数配置同时运行的任务数。通过增加并行任务数，可以减少任务堆积的可能性。

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

def long_running_task():
    # 长时间运行的任务逻辑

dag = DAG('example_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1), schedule_interval='@daily', max_active_runs=2)

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=long_running_task,
    dag=dag
)

task2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    python_callable=long_running_task,
    dag=dag
)

task1 >> task2

通过设置max_active_runs参数为2，表示在同一时间最多同时运行2个实例。这样可以确保任务不会堆积，同时保持一定的并行度。

这些方法可以在一定程度上解决Airflow中连续执行后任务堆积的问题，根据实际情况选择适合的方法。