在Airflow中，当任务的重试次数超过指定的重试次数时，可以通过编写自定义的回调函数来处理该情况。以下是一个示例代码，演示了如何使用回调函数来处理重试次数超过指定次数的任务：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def task_failed_callback(context):
    """
    自定义的回调函数，当任务失败时被调用。
    """
    task_instance = context['task_instance']
    task_retry_count = task_instance.retries

    # 检查任务的重试次数是否超过指定的重试次数
    if task_retry_count > 3:
        # 如果重试次数超过3次，可以执行一些特定的操作，例如发送通知或记录日志等。
        print(f"任务 {task_instance.task_id} 的重试次数超过指定的次数。")

# 创建DAG
dag = DAG(
    dag_id='retry_task_example',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval=None,
    default_args={
        'retries': 5,
        'retry_delay': timedelta(seconds=30),
        'on_failure_callback': task_failed_callback  # 将自定义的回调函数传递给参数on_failure_callback
    }
)

# 创建任务
task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)

def my_task():
    """
    一个会失败并重试的任务。
    """
    raise Exception("任务失败")

task2 = PythonOperator(task_id='task2', python_callable=my_task, dag=dag)

# 设置任务之间的依赖关系
task1 >> task2

在上述代码中，我们定义了一个名为task_failed_callback的自定义回调函数，它会在任务失败时被调用。在回调函数中，我们可以访问任务实例的属性，例如重试次数retries。我们可以在回调函数中添加逻辑，以执行特定的操作，例如发送通知或记录日志，当任务的重试次数超过指定的次数时。

在创建DAG时，我们将自定义的回调函数task_failed_callback传递给参数on_failure_callback，以便在任务失败时调用该回调函数。

请注意，上述代码只是一个示例，你可以根据自己的需求来编写自定义的回调函数，并在其中执行适当的操作。