Agda项目中的Github Actions缓存问题分析与解决方案
背景介绍
在Agda这个依赖Haskell生态系统的项目中,持续集成(CI)流程对于保证代码质量至关重要。项目使用Github Actions作为CI平台,并采用了Stack作为构建工具。然而,最近在测试工作流(test.yml)中出现了一个棘手的缓存相关问题,导致构建过程出现不可预测的失败。
问题现象
在Github Actions的测试工作流中,出现了模块加载失败的情况。具体表现为Agda.Version模块无法加载,提示包依赖关系不完整。深入分析日志后发现,这是由于缓存系统未能正确维护Stack构建环境的完整性所导致的。
根本原因分析
-
缓存机制缺陷:当前工作流使用了复杂的缓存键来标识构建环境,包括GHC版本、Stack版本、ICU版本和构建计划哈希值。然而,这种设计仍然无法完全保证缓存内容与当前构建环境的兼容性。
-
构建过程不一致:主作业恢复了缓存后,Stack开始构建某些依赖项(如ListLike-4.7.8.3),但由于缓存命中精确匹配,这些新构建的依赖项没有被保存回缓存。
-
子作业环境不匹配:当子作业恢复缓存时,获取到的~/.stack内容与新构建的~/.stack-work目录内容不兼容,导致最终的Agda库无法正常使用。
技术细节
在Haskell生态系统中,Stack工具管理两个重要目录:
- ~/.stack:全局包数据库和快照
- ~/.stack-work:项目特定的构建产物
当前工作流的问题在于只缓存了前者,而后者通过artifact传递,这种分离导致了环境不一致的风险。
解决方案
经过分析,我们采取了以下改进措施:
-
双artifact策略:同时保存Stack根目录(~/.stack)和项目构建目录(~/.stack-work)到不同的artifact中,确保构建环境的完整性。
-
缓存失效处理:在出现问题时,可以通过清除test-*相关缓存并重新运行完整测试CI来恢复。
-
构建环境隔离:确保主作业和子作业使用完全一致的构建环境,避免因环境差异导致的兼容性问题。
实施效果
通过上述改进,我们成功解决了构建过程中的Heisenbug(难以复现的bug),提高了CI流程的可靠性。这种解决方案不仅适用于Agda项目,对于其他使用Stack构建工具的Haskell项目也具有参考价值。
经验总结
在配置CI/CD流程时,特别是对于依赖关系复杂的项目:
- 需要全面考虑构建环境的各个组成部分
- 缓存策略应该覆盖所有关键目录
- 构建产物和依赖管理应该保持同步
- 复杂的缓存键不一定能解决所有问题,有时需要更彻底的隔离方案
这次问题的解决过程展示了在持续集成系统中处理依赖管理和缓存一致性的重要性,为类似项目提供了有价值的实践经验。
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