Airflow任务在失败后无法正确重试的问题可能是由于任务状态没有正确更新或任务依赖关系导致的。下面是几种可能的解决方法。

1. 确保任务状态正确更新：在任务失败时，Airflow会将任务状态设置为"failed"，但有时任务可能在运行时失败，但状态没有正确更新。可以尝试手动将任务状态设置为"failed"，然后重新运行任务。可以使用以下代码示例来手动更新任务状态：

from airflow import models, settings
from airflow.utils.state import State

def set_task_state(dag_id, task_id, execution_date, state):
    dag = models.DagModel.get_dagmodel(dag_id)
    task = dag.get_task(task_id)
    ti = models.TaskInstance(task, execution_date)
    ti.set_state(state)
    session = settings.Session()
    session.merge(ti)
    session.commit()
    session.close()

使用示例：

set_task_state('dag_id', 'task_id', 'execution_date', State.FAILED)

2. 检查任务依赖关系：任务的依赖关系可能会导致任务在失败后无法正确重试。确保任务的依赖关系正确设置，并且没有循环依赖。可以使用set_upstream()和set_downstream()方法来设置任务的依赖关系。

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

dag = DAG('example_dag', schedule_interval='@daily')

task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)
task2 = DummyOperator(task_id='task2', dag=dag)
task3 = DummyOperator(task_id='task3', dag=dag)

task1.set_downstream(task2)
task2.set_downstream(task3)

3. 检查任务重试设置：确保任务的重试设置正确。可以通过在任务定义中设置retries和retry_delay参数来控制任务的重试次数和重试间隔。

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG('example_dag', default_args=default_args)

task = BashOperator(
    task_id='task',
    bash_command='exit 1',
    dag=dag,
)

在上述示例中，任务将在失败后尝试重试3次，间隔为5分钟。

请注意，这些解决方法只是一些常见的问题和解决方案，具体的解决方法可能因实际情况而不同。如果问题仍然存在，请检查Airflow日志以获取更多详细信息，并根据具体情况进行调查和调试。