GitHub Actions Runner Controller 在 ArgoCD 中删除时的死锁问题分析
GitHub Actions Runner Controller (ARC) 是一个用于在 Kubernetes 集群中管理自托管 GitHub Actions Runner 的工具。当与 ArgoCD 结合使用时,用户报告了一个关键问题:在尝试通过 ArgoCD 卸载 AutoscalingRunnerSet 时会出现死锁情况。
问题现象
在 ArgoCD 环境中部署 ARC 的 AutoscalingRunnerSet 后,当用户尝试卸载 ArgoCD 应用时,删除操作会被阻塞。这是因为 ARC 控制器为多个资源添加了 actions.github.com/cleanup-protection 终结器(finalizer),而 ArgoCD 尝试直接删除这些资源,导致两者互相等待,形成死锁。
受影响的资源类型包括:
- AutoscalingRunnerSet
- Kube 模式的服务账户
- Kube 模式的角色和角色绑定
- RunnerSet 管理器的角色和角色绑定
问题根源分析
这个问题本质上是 Kubernetes 资源生命周期管理和 GitOps 工具工作流之间的冲突。ARC 控制器使用终结器来确保资源被正确清理,而 ArgoCD 作为声明式 GitOps 工具,会直接尝试删除它管理的所有资源。
在标准 Helm 部署中,这种冲突不会发生,因为 Helm 会按正确顺序处理资源删除。但在 ArgoCD 中,由于所有资源都是平等对待的,缺乏对资源间依赖关系的理解,导致了这种死锁情况。
解决方案探讨
社区成员提出了几种解决方案:
-
ArgoCD 注解方案
通过为资源添加特定的 ArgoCD 注解可以解决这个问题:argocd.argoproj.io/sync-options: Delete=false- 告诉 ArgoCD 不要直接删除该资源argocd.argoproj.io/sync-wave: "1"- 控制资源同步顺序
-
分离部署架构
建议将控制器和 RunnerSet 部署为独立的 ArgoCD 应用,这样可以更灵活地管理它们的生命周期。 -
手动干预方案
在紧急情况下,可以手动移除终结器:kubectl patch autoscalingrunnerset <name> --type=json -p='[{"op": "remove", "path": "/metadata/finalizers"}]'
项目维护者立场
GitHub 官方维护团队表示目前没有足够资源正式支持 ArgoCD 集成。他们建议用户在需要特定 ArgoCD 支持时维护自己的 Helm Chart 分支。
最佳实践建议
对于生产环境使用 ARC 和 ArgoCD 的用户,建议采用以下架构:
- 将控制器部署为一个独立的 ArgoCD 应用
- 每个 RunnerSet 也作为独立的 ArgoCD 应用
- 为 RunnerSet 相关资源添加适当的 ArgoCD 注解
- 考虑使用同步波(sync-wave)来控制资源创建和删除顺序
这种架构既保持了 GitOps 的优势,又避免了资源删除时的死锁问题。
未来展望
虽然目前官方不直接支持 ArgoCD 集成,但社区可以继续探索更通用的解决方案,例如通过 Helm values 暴露资源注解配置,这样用户可以根据自己的部署工具需求自定义注解,而不需要维护 Chart 分支。这种方案对其他 GitOps 工具(如 Flux)用户也会有益处。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C067
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00