GitHub Actions Cache 服务异常问题分析与解决方案
GitHub Actions 的缓存服务(actions/cache)在近期出现了一次影响范围较大的服务异常,导致许多用户的CI/CD流水线出现缓存保存失败的问题。本文将深入分析此次问题的原因、影响范围以及解决方案,帮助开发者更好地理解GitHub Actions缓存机制的工作原理。
问题现象
2025年2月7日左右,大量用户开始报告在使用actions/cache时遇到以下两种主要错误:
-
404 Not Found错误:当尝试保存缓存时,系统返回"Failed to CreateCacheEntry: Received non-retryable error: Failed request: (404) Not Found"的错误信息。
-
409 Conflict错误:即使缓存键名不存在,系统仍返回"Failed to CreateCacheEntry: Received non-retryable error: Failed request: (409) Conflict: cache entry with the same key, version, and scope already exists"的警告。
问题根源
经过GitHub官方团队调查,这些问题源于缓存服务后端的一次升级:
-
404错误是由于新版本服务后端错误地将部分请求路由到了尚未完全部署的新服务端点,导致这些请求无法被正确处理。
-
409错误则更为复杂,涉及缓存条目的锁定机制。当缓存条目创建过程中出现异常(如网络问题或进程中断),该条目会被标记为"锁定"状态,但不会被最终完成。这种状态下,后续使用相同键名的请求都会收到冲突错误,即使实际上没有可用的缓存条目。
影响范围
此次问题影响了使用以下版本的用户:
- actions/cache@v4(最新版)
- actions/cache@v3
- 以及基于这些版本构建的第三方缓存动作
特别值得注意的是,使用矩阵并行作业(matrix jobs)的用户受到的影响尤为明显,因为多个并行作业可能同时尝试创建相同键名的缓存。
解决方案
GitHub官方团队采取了以下措施:
-
服务回滚:对于404错误,团队迅速回滚了有问题的后端变更,使服务恢复正常。
-
锁定机制修复:针对409错误,团队优化了缓存条目的锁定逻辑,确保异常情况下不会永久锁定键名。
-
日志优化:团队计划调整警告信息的显示方式,减少对正常使用场景的干扰。
对于开发者而言,可以采取以下应对措施:
- 确保使用官方推荐的兼容版本(v3、v3.4.0、v4或v4.2.0)
- 对于并行作业场景,合理设计缓存键名策略
- 忽略预期内的409警告(当多个作业尝试保存相同缓存时)
最佳实践建议
-
版本选择:始终使用actions/cache的稳定版本,避免使用已被标记为弃用的版本。
-
缓存键设计:为并行作业设计不同的缓存键名,或者实现更智能的缓存保存逻辑,避免多个作业同时尝试保存相同缓存。
-
错误处理:在CI脚本中添加适当的错误处理逻辑,区分真正的缓存错误和预期内的警告。
-
监控机制:建立对CI流水线的监控,及时发现缓存相关的问题。
总结
此次GitHub Actions缓存服务异常事件揭示了分布式缓存系统在实际运维中的复杂性。通过这次事件,开发者可以更深入地理解GitHub Actions缓存服务的工作原理,并在自己的CI/CD实践中采取更健壮的策略。GitHub团队快速响应和解决问题的态度也值得肯定,他们不仅修复了后端问题,还积极与社区沟通,提供了清晰的解决方案和未来改进方向。
对于依赖CI/CD流程的团队来说,理解这类底层服务的运行机制至关重要,这样才能在遇到问题时快速定位原因并采取有效措施,确保开发流程的顺畅运行。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00