Google Jsonnet 项目从 Travis CI 迁移至 GitHub Actions 的技术实践
2025-05-30 17:04:24作者:申梦珏Efrain
在持续集成领域,构建工具的迁移是开发者经常需要面对的技术挑战。本文将以 Google Jsonnet 项目为例,详细介绍其从 Travis CI 迁移到 GitHub Actions 的完整过程和技术要点。
迁移背景
Jsonnet 作为一种数据模板语言,其项目构建和测试流程对代码质量至关重要。随着 Travis CI 服务的变化,项目原有的持续集成流程已无法正常工作,这促使团队决定将构建系统迁移至 GitHub Actions。
迁移实施过程
1. 构建测试矩阵的建立
迁移团队首先在 GitHub Actions 中建立了完整的构建测试矩阵,覆盖了项目的主要构建方式:
- 传统 Makefile 构建及测试
- CMake 构建系统及 CTest 测试
- Python 模块的安装与测试
- Bazel 构建系统的支持
2. 构建环境的配置
考虑到 Jsonnet 作为跨平台工具的特性,迁移过程中特别关注了不同构建环境的兼容性:
- 默认采用 GCC 作为编译器
- 保留了未来添加 Clang 和 XCode 构建的支持空间
- 确保各构建系统间的测试结果一致性
3. 持续集成流程的优化
相比原有的 Travis CI 配置,新的 GitHub Actions 工作流进行了以下优化:
- 移除了二进制打包环节,专注于源码构建
- 简化了构建矩阵,专注于核心功能验证
- 提高了构建日志的可读性和问题定位效率
技术决策与取舍
在迁移过程中,团队做出了一些重要的技术决策:
-
代码格式化检查的暂缓:由于现有代码风格与 clang-format 不完全匹配,暂时搁置了自动格式化检查,避免大规模代码变更带来的风险。
-
构建范围的精简:移除了 Linux 二进制打包环节,因为实际使用情况表明大多数用户更倾向于源码构建。
-
平台支持的阶段性实施:优先保证核心功能的持续集成,将 macOS/Xcode 和 Clang 构建的支持列为未来改进项。
迁移后的效果评估
新的 GitHub Actions 工作流已经能够满足项目的基本需求:
- 所有核心构建方式得到验证
- 测试覆盖率保持完整
- 构建状态反馈及时准确
- 与 GitHub 生态深度集成
未来改进方向
虽然当前迁移工作已经完成,但仍有改进空间:
- 增加多编译器支持(Clang)
- 恢复 macOS/Xcode 平台的构建验证
- 引入更智能的缓存机制加速构建
- 考虑添加代码质量门禁等高级功能
这次迁移不仅解决了原有构建系统失效的问题,还为项目未来的持续集成流程奠定了更灵活、更现代化的基础。对于面临类似迁移需求的项目,Jsonnet 的实践提供了有价值的参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492