在Airflow中，任务未按顺序运行可能是由于以下原因引起的：

1. 依赖关系未正确定义：确保在任务之间正确定义了依赖关系。在DAG中使用set_upstream或set_downstream方法来设置任务之间的依赖关系。

task1.set_downstream(task2)  # task1依赖于task2
task2.set_upstream(task1)    # task2依赖于task1

2. 任务的执行时间过长：在Airflow中，任务默认情况下是按照FIFO（先进先出）顺序执行的。如果前一个任务的执行时间很长，可能会导致后续任务延迟执行。可以通过调整任务的并发性和调度时间来解决这个问题。

# 设置任务的并发性
task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='...',
    dag=dag,
    max_active_runs=1  # 设置任务的最大活动运行数为1，确保只有一个任务在运行
)

# 调整任务的调度时间
task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='...',
    dag=dag,
    start_date=datetime(2022, 1, 1),  # 设置任务的开始日期和时间
    schedule_interval='@hourly'       # 设置任务的调度间隔
)

3. DAG并发性设置不正确：Airflow中的DAG可以并行运行多个任务。如果您希望任务按顺序运行，可以使用max_active_runs参数来限制DAG的并行性。

dag = DAG(
    dag_id='my_dag',
    default_args=default_args,
    max_active_runs=1  # 设置DAG的最大活动运行数为1
)

通过以上方法，您可以解决Airflow中任务未按顺序运行的问题。请根据您的具体情况选择适当的方法。