retry_exponential_backoff是Airflow任务中的重试策略之一。当任务遇到异常时，它会根据指定的参数进行重试，并在每次重试之间等待一段时间，等待时间每次按比例增加。以下是使用retry_exponential_backoff的例子：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils import dates

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': dates.days_ago(1),
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(seconds=30),
    'retry_exponential_backoff': True,
}

dag = DAG('example_dag', default_args=default_args, schedule_interval=None)

def task_func():
    # do something that may raise an exception
    return True  # return True if successful, else False

example_task = PythonOperator(
    task_id='example_task',
    python_callable=task_func,
    dag=dag,
)

在上面的代码中，default_args包含一个名为retry_exponential_backoff的参数，它被设置为True以启用指数回退策略。在task_func函数中，假设任务会对某些操作进行尝试，如果任务成功，它将返回True，否则将返回False，并使任务失败。如果任务失败，重试将发生，每次重试的间隔时间将增加30秒，直到达到最大重试次数为止。在此期间，等待时间将根据指数增长。