问题1: Airflow DAG运行时出现循环依赖

解决方法: 在Airflow DAG中，可以通过设置provide_context=True和使用BranchPythonOperator来解决循环依赖的问题。

示例代码:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import BranchPythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

def check_condition(**kwargs):
    # 检查某个条件，根据条件返回不同的分支
    if condition:
        return 'task_a'
    else:
        return 'task_b'

dag = DAG(
    dag_id='example_dag',
    schedule_interval=None,
    start_date=days_ago(1)
)

branch_task = BranchPythonOperator(
    task_id='branch_task',
    provide_context=True,
    python_callable=check_condition,
    dag=dag
)

task_a = ...
task_b = ...

branch_task >> [task_a, task_b]

问题2: Airflow DAG调度不准确或延迟

解决方法: 在Airflow DAG中，可以通过调整调度器的配置参数来提高调度的准确性和实时性。

示例代码: 在airflow.cfg配置文件中，可以调整以下参数来优化调度器的性能：

[scheduler]
...
max_threads = 4  # 增加线程数以提高调度性能
...
scheduler_heartbeat_sec = 5  # 减小心跳间隔以提高实时性
...

完成配置后，重启Airflow调度器生效。

另外，还可以使用其他工具如Celery、Kubernetes等来扩展Airflow的调度能力，增加并行性和可扩展性。