Actions Runner Controller 中使用私有容器镜像的配置指南
问题背景
在使用 Actions Runner Controller (ARC) 的 gha-runner-scale-set 组件时,许多用户在尝试使用私有容器镜像作为 runner 模板时会遇到 ErrImagePull 错误。这种问题通常发生在将默认的公共镜像 ghcr.io/actions/actions-runner:latest
替换为私有镜像 ghcr.io/<组织名>/gha-runners:latest
时。
核心问题分析
当 Kubernetes 尝试从私有容器注册表拉取镜像时,需要提供适当的认证凭据。这个问题本质上是因为 runner pod 没有配置正确的 imagePullSecrets,导致无法从私有仓库拉取镜像。
解决方案
基础配置
正确的配置方法是在 runner 模板的 spec 部分添加 imagePullSecrets 字段:
template:
spec:
imagePullSecrets:
- name: github-pat # 这里使用你创建的 Secret 名称
containers:
- name: runner
image: ghcr.io/<my-org>/gha-runners:latest
command: ["/home/runner/run.sh"]
完整实施步骤
-
创建 Kubernetes Secret: 首先需要创建一个包含 GitHub 个人访问令牌(PAT)的 Secret:
kubectl create secret docker-registry github-pat \ --docker-server=ghcr.io \ --docker-username=<GitHub用户名> \ --docker-password=<个人访问令牌> \ --docker-email=<你的邮箱>
-
验证 Secret: 确保 Secret 已正确创建并包含所需字段:
kubectl get secret github-pat -o yaml
-
配置 Helm Values: 在 Helm chart 的 values 文件中添加 imagePullSecrets 配置:
imagePullSecrets: - name: github-pat
-
部署验证: 部署后,检查 runner pod 是否能够正常启动并拉取镜像。
进阶问题:工作流中的容器镜像
值得注意的是,即使 runner pod 本身能够正常启动,当在工作流中使用 container.image
指定容器时,这些工作流 pod 不会自动继承 runner pod 的 imagePullSecrets 配置。这是因为:
- 工作流容器是通过容器钩子(container hooks)创建的
- 这些钩子会创建独立的 pod 规范
- 需要单独为这些工作流容器提供拉取凭据
最佳实践建议
- 统一凭证管理:考虑使用 Kubernetes 的 ServiceAccount 来集中管理镜像拉取凭据
- 最小权限原则:确保使用的 PAT 仅具有必要的权限(通常只需要 packages:read)
- 多环境支持:在不同环境(开发、测试、生产)中使用不同的凭证和镜像仓库
- 监控配置:定期检查 Secret 的有效性,特别是当使用 PAT 时,注意令牌的有效期
通过以上配置,用户可以在 Actions Runner Controller 中顺利使用私有容器镜像作为 runner,同时也能够处理工作流中使用的私有容器镜像的认证问题。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0299- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









