使用Airflow的重试机制和监控任务状态，确保任务能够在失败后自动重试，保证任务的执行成功率。

代码示例：

from airflow.utils.decorators import apply_defaults
from airflow.exceptions import AirflowTaskTimeout

class RetryOperator(BaseOperator):
    @apply_defaults
    def __init__(self, task_id, retries, retry_delay, *args, **kwargs):
        super().__init__(task_id=task_id, *args, **kwargs)
        self.retries = retries
        self.retry_delay = retry_delay

    def execute(self, context):
        retry_count = 0
        while retry_count <= self.retries:
            try:
                # TODO: 实现需要重试的任务逻辑 
                break
            except Exception as e:
                logging.exception(e)
                retry_count += 1
                time.sleep(self.retry_delay)

        if retry_count > self.retries:
            raise AirflowTaskTimeout("Task did not succeed after {} retries.".format(self.retries))

在使用Airflow进行任务调度时，为了确保任务能够成功执行，我们需要保证Airflow具有足够的容错性，能够在任务执行失败时自动重试或者适当处理任务执行异常的情况。为了实现这一点，我们可以使用Airflow提供的重试机制和监控任务状态的方法。可以在任务定义类中继承BaseOperator类，并实现自定义的execute方法，在方法中根据业务需要进行任务重试或者状态监控等操作。在实现任务重试的方法中，我们可以编写类似上述代码的循环结构，在任务执行失败的情况下进行重试，直到任务执行成功或者达到重试次数的限制。这样做能够保证任务的成功率和业务的稳定性。