在Airflow中，可以使用DAG的on_failure_callback参数来指定在DAG运行失败时要执行的回调函数。在回调函数中，您可以编写逻辑来判断DAG的连续失败次数，并根据需求禁用DAG。

下面是一个示例代码，演示如何在DAG连续失败X次后禁用DAG：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

def on_failure_callback(context):
    # 获取DAG ID
    dag_id = context['dag_run'].dag_id

    # 获取DAG运行时的元数据
    metadata = context['dag_run'].conf

    # 获取DAG的连续失败次数
    # 如果没有连续失败次数的记录，则默认为0
    failure_count = metadata.get('failure_count', 0)

    # 判断连续失败次数是否达到阈值
    if failure_count >= X:
        # 禁用DAG
        dagbag = context['dagbag']
        dag = dagbag.get_dag(dag_id)
        dag.is_paused_upon_creation = True

        # 打印日志
        print(f"DAG {dag_id} has been disabled due to continuous failures.")

# 创建DAG
with DAG(
    dag_id='example_dag',
    default_args={
        'owner': 'airflow',
        'start_date': days_ago(1),
        'on_failure_callback': on_failure_callback
    },
    schedule_interval=None,
) as dag:
    # 定义任务
    task1 = DummyOperator(task_id='task1')
    task2 = DummyOperator(task_id='task2')

    # 设置任务依赖关系
    task1 >> task2

在上面的代码示例中，我们定义了一个名为on_failure_callback的回调函数。在该函数中，我们首先获取DAG的ID和运行时的元数据。然后，我们检查元数据中记录的连续失败次数，如果达到阈值X，则通过设置dag.is_paused_upon_creation = True来禁用DAG。

要注意的是，on_failure_callback回调函数将在每次DAG运行失败时被调用。因此，为了实现连续失败次数的记录，您可以将failure_count存储在DAG运行时的元数据中，并在每次回调函数被调用时进行更新。

这是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。