当前位置: 首页 > ds >正文

ARC 03 从Github Action job 到 runner pod

Github Action job 分配到集群

背景

job 是 Github Action 的基本单位,每个 job 单独分配一个 runner。workflow 由一个或者多个 job 组成。如果用户触发runs-on字段为arc-runner-set的 job,那么 Github Action 服务器将 job 分配给 listener pod。

源码

handleMessage函数主要处理2类处理服务器消息。第一类是状态为started的 job: job 已经由服务器分配给 runner 执行。HandleJobStarted函数 job 信息局部更新给EphemeralRunner资源。

func (l *Listener) handleMessage(ctx context.Context, handler Handler, msg *actions.RunnerScaleSetMessage) error {parsedMsg, err := l.parseMessage(ctx, msg) // 解析消息l.lastMessageID = msg.MessageIdif err := l.deleteLastMessage(ctx); err != nil { // 请求服务器删去消息return fmt.Errorf("failed to delete message: %w", err)}for _, jobStarted := range parsedMsg.jobsStarted {if err := handler.HandleJobStarted(ctx, jobStarted); err != nil {return fmt.Errorf("failed to handle job started: %w", err)}l.metrics.PublishJobStarted(jobStarted)}desiredRunners, err := handler.HandleDesiredRunnerCount(ctx, parsedMsg.statistics.TotalAssignedJobs, len(parsedMsg.jobsCompleted))l.metrics.PublishDesiredRunners(desiredRunners)return nil
}

第二类是状态为AssignedCompleted的 job。前者是还未结束的任务,后者是已经结束的任务。
HandleDesiredRunnerCount函数首先调用setDesiredWorkerState函数计算集群的 runner 数量。

// count = parsedMsg.statistics.TotalAssignedJobs 表示未结束的 job 数量
// jobsCompleted = len(parsedMsg.jobsCompleted) 表示已经运行结束的 job 数量
func (w *Worker) setDesiredWorkerState(count, jobsCompleted int) int {// 根据用户在 runner scale set chart 的 values.yaml 文件配置的 minRunenrs 和 maxRunners 以及分配的 job 数量综合确定集群的 runner 数量。targetRunnerCount := min(w.config.MinRunners+count, w.config.MaxRunners)w.patchSeq++ // 批次序号+1desiredPatchID := w.patchSeqif count == 0 && jobsCompleted == 0 { // 本批次既没有运行的 job,也没有结束的 jobtargetRunnerCount = max(w.lastPatch, targetRunnerCount)if targetRunnerCount == w.config.MinRunners {// 运行至此,本批次没有活跃 job,上批次也没有活跃 job。集群处于空闲状态desiredPatchID = 0 // 将 desiredPatchID 设为 0 用于触发缩容}}w.lastPatch = targetRunnerCountreturn desiredPatchID
}

之后HandleDesiredRunnerCount函数将批次序号和 runner 数局部更新给EphemeralRunnerSet资源。

patch, err := json.Marshal(&v1alpha1.EphemeralRunnerSet{Spec: v1alpha1.EphemeralRunnerSetSpec{Replicas: w.lastPatch, // targetRunnerCountPatchID:  patchID, // desiredPatchID},},)

EphemeralRunnerSet控制器根据批次序号和 runner 数更改 runner 资源。主要逻辑如下:

    // total 是集群中运行的 runner pod 的数量,与 Github Action 服务器无关total := ephemeralRunnerState.scaleTotal()if ephemeralRunnerSet.Spec.PatchID == 0 || ephemeralRunnerSet.Spec.PatchID != ephemeralRunnerState.latestPatchID {defer func() {// 主动删除已经结束的`EphemeralRunner`资源if err := r.cleanupFinishedEphemeralRunners(ctx, ephemeralRunnerState.finished, log); err != nil {log.Error(err, "failed to cleanup finished ephemeral runners")}}()log.Info("Scaling comparison", "current", total, "desired", ephemeralRunnerSet.Spec.Replicas)switch {// 集群中 runner 数量小于 job 数量,扩容case total < ephemeralRunnerSet.Spec.Replicas: // Handle scale upcount := ephemeralRunnerSet.Spec.Replicas - totallog.Info("Creating new ephemeral runners (scale up)", "count", count)if err := r.createEphemeralRunners(ctx, ephemeralRunnerSet, count, log); err != nil {log.Error(err, "failed to make ephemeral runner")return ctrl.Result{}, err}// 集群中 runner 数量大于 job 数量,说明 Github Action 服务器已经认为某些 job 结束,但是 job 对应的 runner pod 还未到结束状态。等待 runner pod 自行结束。case ephemeralRunnerSet.Spec.PatchID > 0 && total >= ephemeralRunnerSet.Spec.Replicas:// PatchID == 0 是 setDesiredWorkerState 函数的缩容标记,避免集群空闲时仍然有 runner pod 在运行case ephemeralRunnerSet.Spec.PatchID == 0 && total > ephemeralRunnerSet.Spec.Replicas:count := total - ephemeralRunnerSet.Spec.Replicasif err := r.deleteIdleEphemeralRunners(ctx,ephemeralRunnerSet,ephemeralRunnerState.pending,ephemeralRunnerState.running,count,log,); err != nil {log.Error(err, "failed to delete idle runners")return ctrl.Result{}, err}}}

createEphemeralRunners函数创建EphemeralRunner资源。资源结构如下:

return &v1alpha1.EphemeralRunner{TypeMeta: metav1.TypeMeta{},ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{GenerateName: ephemeralRunnerSet.Name + "-runner-", // k8s 自动为EphemeralRunner 资源名称创建随机后缀,因为一个 EphemeralRunnerSet 对应多个 EphemeralRunner 资源Namespace:    ephemeralRunnerSet.Namespace,Labels:       labels,Annotations:  annotations,OwnerReferences: []metav1.OwnerReference{{APIVersion:         ephemeralRunnerSet.GetObjectKind().GroupVersionKind().GroupVersion().String(),Kind:               ephemeralRunnerSet.GetObjectKind().GroupVersionKind().Kind,UID:                ephemeralRunnerSet.GetUID(),Name:               ephemeralRunnerSet.GetName(),Controller:         boolPtr(true),BlockOwnerDeletion: boolPtr(true),},},},Spec: ephemeralRunnerSet.Spec.EphemeralRunnerSpec,}

EphemeralRunner控制器根据EphemeralRunner资源创建 runner pod。步骤如下:

  1. 添加 finalizer 字段。finalizer表示在集群中注销本资源。runner-registration-finalizer表示在 Github Action 服务器注销本资源。
const (ephemeralRunnerFinalizerName        = "ephemeralrunner.actions.github.com/finalizer"ephemeralRunnerActionsFinalizerName = "ephemeralrunner.actions.github.com/runner-registration-finalizer"
)
  1. 向 Github Action 服务器注册自身。返回 RunnerId 表示注册成功。
type RunnerScaleSetJitRunnerSetting struct {Name       string `json:"name"`WorkFolder string `json:"workFolder"`
}
// jit(Just-in-Time) config:服务器返回的注册信息
// jitSettings 的类型是 RunnerScaleSetJitRunnerSetting。包含 runner 名称以及工作目录。
// RunnerScaleSetId: runner 所属 runner scale set 的注册Id
jitConfig, err := actionsClient.GenerateJitRunnerConfig(ctx, jitSettings, ephemeralRunner.Spec.RunnerScaleSetId)// 更新 EphemeralRunner 资源
err = patchSubResource(ctx, r.Status(), ephemeralRunner, func(obj *v1alpha1.EphemeralRunner) {obj.Status.RunnerId = jitConfig.Runner.Id // runner idobj.Status.RunnerName = jitConfig.Runner.Name // runner 名称obj.Status.RunnerJITConfig = jitConfig.EncodedJITConfig // 配置 secret})
  1. 将 RunnerJITConfig 注册为 secret, runner pod 将通过 config 与 Github Action 服务器连接。
    return &corev1.Secret{ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Name:      ephemeralRunner.Name,Namespace: ephemeralRunner.Namespace,},Data: map[string][]byte{jitTokenKey: []byte(ephemeralRunner.Status.RunnerJITConfig),},}
  1. 创建 runner pod。runner pod 的镜像是ghcr.io/actions/actions-runner。它将与 Github Action 服务器建立连接。服务器分配 job 给 runner pod,服务器将 job 的任务内容交给 runner pod 执行。执行完成后,runner pod 结束。
c.Env = append(c.Env,corev1.EnvVar{Name: EnvVarRunnerJITConfig,ValueFrom: &corev1.EnvVarSource{SecretKeyRef: &corev1.SecretKeySelector{LocalObjectReference: corev1.LocalObjectReference{Name: secret.Name,},Key: jitTokenKey, // 将 RunnerJITConfig secret 挂载给 runner container。},},},
)
  1. 监控 runner container 的状态。

总结

本文讲了 Github Action job 到 runner pod 的执行流程。

http://www.xdnf.cn/news/15434.html

相关文章:

  • Java4种设计模式详解(单例模式、工厂模式、适配器模式、代理模式)
  • 【DeepSeek实战】29、金融数据抓取全攻略:从AKShare到API实战,Python量化分析必备指南
  • JavaScript 中一些常见算法的实现及详细解析
  • 详解Linux下多进程与多线程通信(二)
  • Web应用性能优化之数据库查询实战指南
  • 时间的弧线,逻辑的航道——标准单元延迟(cell delay)的根与源
  • 单页面和多页面的区别和优缺点
  • 通用定时器GPT
  • 【Linux学习笔记】认识信号和信号的产生
  • 区块链平台之以太坊深入解读:技术、经济与生态的全面解析
  • 剑指offer57_和为S的两个数字
  • 串口连接工控机
  • 【离线数仓项目】——电商域DIM层开发实战
  • 服务端高效处理拖拽排序
  • 锁相环初探
  • 【6.1.2 漫画分布式事务技术选型】
  • BaseDao 通用更新方法设计与实现
  • 【PMP备考】敏捷思维:驾驭不确定性的项目管理之道
  • Java ThreadLocal详解:从原理到实践
  • 快速过一遍Python基础语法
  • 第34次CCF-CSP认证第4题,货物调度
  • 零基础搭建监控系统:Grafana+InfluxDB 保姆级教程,5分钟可视化服务器性能!​
  • Python 中的 encode() 和 decode() 方法详解
  • JavaSE常用类
  • 开阳630HV100芯片的外设配置
  • 【C++】封装红黑树模拟实现set和map
  • C语言<数据结构-单链表>(收尾)
  • Linux反弹shell的几种方式
  • Java 接口详解:从基础到高级,掌握面向对象设计的核心契约
  • linux系统mysql性能优化