Argo Workflow是一个开源的工作流引擎，可以在Kubernetes上管理容器化应用程序工作流。该引擎允许用户定义DAG工作流，其中任务可以是顺序的或并行的，并且可以使用Docker容器执行任务。

在DAG工作流中，当任务出现故障时，重试机制非常重要。Argo Workflow提供了多种重试策略，但默认情况下是任务级别的重试，即当任务失败时，仅重试该任务，而不影响其它任务。

下面是一个在DAG工作流中使用任务级别重试的示例：

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: dag-retry-
spec:
  entrypoint: dag
  templates:
  - name: retry-task
    retryStrategy:
      limit: 3     # 重试次数上限
    container:
      image: ubuntu
    inputs:
      parameters:
      - name: message
    command: ["/bin/bash", "-c"]
    args: ["echo {{inputs.parameters.message}} && exit 1 || true"]
  - name: dag
    dag:
      tasks:
      - name: task1
        template: retry-task
        arguments:
          parameters:
          - name: message
            value: "task1 failed"
      - name: task2
        depends: task1
        template: retry-task
        arguments:
          parameters:
          - name: message
            value: "task2 failed"

上述示例定义了一个带有两个任务的DAG工作流。当任务失败时，重试策略会尝试重演任务。任务级别的重试机制确保只有故障的任务被重试，而其它任务不受影响。

如果想要在整个DAG级别上执行重试，可以在spec部分添加podGC和failedPods属性。podGC指定重试策略，failedPods包含先前失败的Pod信息。下面是一个DAG级别重试的示例：

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: dag-retry-
spec:
  entrypoint: dag
  podGC:
    strategy: OnPodCompletion  # 重试策略，即只