解决这个问题的方法是通过Airflow的重试机制来重新执行任务实例。以下是一个使用代码示例的解决方法：

from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.exceptions import AirflowException
from airflow.models import DAG
from datetime import datetime

def my_task():
    # 在这里编写任务的代码逻辑
    # 如果任务失败，抛出AirflowException异常
    # 否则任务完成

dag = DAG(
    dag_id='example_dag',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval='@daily'
)

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

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

task1 >> task2

def on_failure_callback(context):
    # 任务失败时被调用的回调函数
    # 在这里可以执行一些处理失败的逻辑
    # 例如重试或发送通知等
    task_instance = context['task_instance']
    raise AirflowException("Task instance failed: {}".format(task_instance))

dag.on_failure_callback = on_failure_callback

在上面的代码示例中，my_task函数是任务的代码逻辑，如果任务失败，则抛出AirflowException异常。on_failure_callback函数是被调用的回调函数，在任务失败时执行一些处理失败的逻辑，例如重试或发送通知等。

通过设置dag.on_failure_callback属性，将on_failure_callback函数设置为DAG的失败回调函数。当任务实例完成（失败）时，Airflow将调用该回调函数。

请注意，为了使重试生效，您需要在DAG的定义中设置重试参数。例如，可以通过在PythonOperator的构造函数中添加retries参数来设置任务的重试次数。

task2 = PythonOperator(
    task_id='task2',
    python_callable=my_task,
    retries=3,  # 设置任务的重试次数
    dag=dag
)

通过设置retries参数为3，任务实例将在失败后重试3次，直到成功为止。

希望这个示例能帮助您解决问题！