Airflow中的问题通常是由于缓存的问题而引起的。当Airflow重新加载DAG文件时，它会缓存DAG对象。这可能导致在更新DAG代码后，任务仍然使用旧的DAG对象运行（即使新代码已编译并与Airflow中的旧代码不同）。

为了解决此问题，我们可以在DAG文件中添加一些自定义代码，以强制Airflow在每次运行任务时重新加载DAG代码。具体来说，我们可以使用SHA-1哈希来比较两个DAG代码版本，如果哈希不同，则会重新加载代码。以下是一个示例：

import hashlib
from airflow import DAG
from datetime import datetime

# define DAG information here

# determine whether to force reload of DAG
def should_refresh_dag(filepath, code):
    with open(filepath, 'rb') as f:
        content = f.read()
        hash = hashlib.sha1(content).hexdigest()
        return hash != code

# load DAG code, refreshing if necessary
def load_dag(filepath, code):
    if should_refresh_dag(filepath, code):
        with open(filepath, 'rb') as f:
            content = f.read()
            code = hashlib.sha1(content).hexdigest()
            exec(content, globals())
    return code

# load DAG
default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}
dag = DAG('my_dag', default_args=default_args)

# determine DAG code filepath and load code
filepath = 'my_dag.py'
code = ''
code = load_dag(filepath, code)

# define tasks here using loaded DAG code

在上面的示例中，should_refresh_dag函数比较DAG代码版本的SHA-1哈希值。如果哈希不同，则返回True，并将在load_dag函数中强制重新加载代码。load_dag函数执行以下操作：

• 如果需要刷新DAG代码，则使用sha1哈希