在DolphinScheduler中，如何构建并优化一个包含复杂依赖关系的DAG工作流，以及如何配置和部署以便最大化系统性能和稳定性？

《DolphinScheduler：分布式工作流调度平台详解与实战》将为你提供构建复杂DAG工作流和系统优化方面的详细指导。首先，你需要设计工作流时，考虑任务之间的依赖关系，确保工作流逻辑清晰且高效。在DolphinScheduler中创建DAG工作流时，可以利用其提供的可视化界面拖拽组件来建立任务节点之间的连接线，定义任务执行的先后顺序和依赖条件。

参考资源链接：[DolphinScheduler：分布式工作流调度平台详解与实战](https://wenku.csdn.net/doc/3avrwxo3c1?spm=1055.2569.3001.10343)

优化工作流时，关键在于合理分配资源和优先级，以便在高并发情况下，任务能够有序执行。你需要通过MasterServer和WorkerServer进行工作流的编排和执行，同时通过API接口层来动态调整任务参数和状态。

系统部署方面，选择合适的模式至关重要。如果你面临的是高并发和大规模任务调度的需求，那么建议采用集群模式部署。在集群模式下，需要设置ZooKeeper集群来管理MasterServer和WorkerServer的协调工作，确保任务调度的稳定性和系统的可扩展性。同时，合理配置告警服务和监控系统，以便及时发现并处理可能的问题。

在DolphinScheduler中，任务调度和依赖关系的管理是通过内置的调度算法来实现的，系统会根据任务定义的依赖关系和优先级自动决定任务的执行顺序。你还需要关注系统性能指标，如任务执行时间、资源利用率等，以便进行后续的调优工作。

最后，建议深入学习《DolphinScheduler：分布式工作流调度平台详解与实战》中关于如何创建和优化DAG工作流的章节，这将帮助你掌握如何在实际项目中灵活运用DolphinScheduler的高级特性，提升工作流设计的效率和系统的稳定性。

参考资源链接：[DolphinScheduler：分布式工作流调度平台详解与实战](https://wenku.csdn.net/doc/3avrwxo3c1?spm=1055.2569.3001.10343)