1. 确认Airflow配置文件中正确设置了DAG中任务的重试次数和重试间隔，并重新加载配置文件。 例如，在airflow.cfg中配置：

   retry_delay = timedelta(minutes=1) retries = 3

2. 确认任务代码中有适当的日志记录和错误处理语句。在任务失败时记录日志并重新抛出异常，使Airflow能够正确识别任务失败。 例如：

def my_task():
    try:
        # some code
    except Exception as e:
        logging.error("Error in my_task: {}".format(e))
        raise e

3. 确认每个任务的返回值都是明确的（成功或失败），并根据返回值设置特定的状态，以便Airflow能够准确地识别任务的状态。 例如：

def my_task():
    if not some_condition:
        return False # failure
    else:
        return True # success

4. 使用Airflow的XCom功能来传递任务之间的信息和状态，以便在任务失败时能够及时获取相关信息。 例如，在一个任务中设置XCom值：

def set_xcom_value(**kwargs):
    value = 'my_value'
    task_instance = kwargs['ti']
    task_instance.xcom_push(key='my_key', value=value)

在另一个任务中获取XCom值：

def get_xcom_value(**kwargs):
    task_instance = kwargs['ti']
    value = task_instance.xcom_pull(key='my_key')
    if not value:
        raise ValueError('Failed to retrieve XCom value.')
    else:
        # do something with the value

5. 确认Airflow DAG定义中的依赖关系和任务顺序正确设置，使得任务能够正确执行。可以使用Airflow的Graph View来可视化DAG并检查任务之间的依赖关系。 例如，在DAG定义中设置任务依赖关系：

from airflow import