Actions Runner Controller 项目中的 Helm 卸载与 CRD 残留问题解析
在 Kubernetes 集群中使用 Helm 管理 Actions Runner Controller (ARC) 时,用户可能会遇到一个典型问题:通过 Helm uninstall 命令卸载控制器后,相关的 CustomResourceDefinitions (CRDs) 资源仍然保留在集群中。这种现象并非 ARC 特有的缺陷,而是源于 Helm 本身对 CRD 的生命周期管理机制。
技术背景
CRD 作为 Kubernetes 中扩展 API 的核心机制,其设计初衷是确保集群中的自定义资源类型具有持久性。Helm 出于安全考虑,在 chart 卸载时默认不会删除 CRD,这是为了避免误操作导致关键资源丢失。这种保守策略在 ARC 场景中表现为:即使完整执行了控制器的 Helm 卸载流程,以下 CRD 仍会保留:
- autoscalinglisteners.actions.github.com
- autoscalingrunnersets.actions.github.com
- ephemeralrunners.actions.github.com
- ephemeralrunnersets.actions.github.com
解决方案实践
对于需要完整清理的场景,建议采用分步操作:
- 首先卸载 runner-scale-set chart
- 随后卸载 controller chart
- 最后手动清理残留 CRD
具体命令示例:
kubectl delete crd autoscalingrunnersets.actions.github.com
kubectl delete crd ephemeralrunnersets.actions.github.com
# 其他相关CRD...
升级场景的特殊处理
当用户需要升级 ARC 版本时,官方文档明确要求必须先执行完整卸载。这是因为新旧版本间的 CRD 可能存在不兼容变更,特别是当 minor 版本号变化时可能包含 breaking changes。这种设计虽然增加了操作复杂度,但确保了版本间转换的可靠性。
进阶注意事项
在复杂部署环境中,用户可能还会遇到 namespace 卡在 Terminating 状态的情况。这通常是由于 finalizers 未清理导致的,此时需要手动移除相关资源的 finalizer 字段。例如通过 kubectl edit 命令清理 autoscalingrunnersets 或 rolebindings 等资源的 finalizers。
架构设计思考
从系统架构角度看,ARC 团队选择不维护多版本 CRD 兼容性是基于安全权衡的结果。虽然这种设计增加了升级复杂度,但避免了引入 mutating webhook 可能带来的安全隐患。对于需要自动化部署的场景,建议将 CRD 清理和安装步骤纳入 CI/CD 流程统一管理。
这种设计决策反映了 Kubernetes 生态中常见的可靠性优先原则,开发者在享受自定义资源强大功能的同时,也需要理解其背后的运维约束条件。
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。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00