这可能是由于Airflow每个DAG只允许单个任务实例运行引起的。为了避免这个问题，可以使用Airflow的分布式特性来运行多个任务实例，以便多个KafkaConsumer实例可以消费相同的Kafka topic。

以下是一个示例代码，其中基于Airflow使用Kafka Producer和Consumer的DAG被配置为并行地运行两个任务实例，每个实例使用自己的KafkaConsumer来消费相同的topic：

from airflow import DAG
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.providers.apache.kafka.hooks.kafka import KafkaHook
from airflow.providers.apache.kafka.operators.kafka import KafkaProducerOperator, KafkaConsumerOperator
from datetime import timedelta

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

dag = DAG(
    'kafka_dag',
    default_args=default_args,
    description='DAG to demonstrate parallel processing of Kafka topics in Airflow',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
    catchup=False
)

kafka_hook = KafkaHook()

task_1 = KafkaConsumerOperator(
    task_id='consume_from_kafka_1',
    kafka_topic='my_topic',
    consumer_group='my_consumer_group',
    auto_offset_reset='earliest',
    hooks=[kafka_hook],
    dag=dag
)

task_2 = KafkaConsumerOperator(
    task_id='consume_from_kafka_2',
    kafka_topic='my_topic',
    consumer_group='my_consumer_group',
    auto_offset_reset='earliest',
    hooks=[kafka_hook],
    dag=dag
)

task_3 = KafkaProducerOperator(
    task_id='produce_to_kafka',
    kafka_topic='my_topic',
    value=b'test_message',
    hooks=[kafka_hook],
    dag=dag
)

task_2.set_upstream(task_1)
task_3.set_upstream(task_1)

在这个