Docker Build-Push Action 中AWS CodeBuild与GitHub Runner缓存性能对比分析

背景介绍

在使用Docker官方提供的build-push-action时，开发者发现当工作流运行在AWS CodeBuild托管的GitHub Actions runner上时，从GitHub Actions Cache加载Docker镜像层的速度明显慢于官方GitHub托管的Azure runner。这一性能差异在并行构建多个Docker镜像时尤为明显。

性能差异现象

测试数据显示，在相同工作负载下：

• 官方GitHub托管的Azure runner加载缓存速度更快
• AWS CodeBuild runner加载缓存时存在显著延迟

这种差异主要源于网络拓扑结构的不同。官方GitHub runner与GitHub Actions Cache同处Azure网络环境，而AWS CodeBuild runner则需要跨云访问缓存服务，导致更高的网络延迟。

优化方案探索

针对AWS环境，我们测试了两种替代缓存方案：

1. Amazon ECR缓存方案

通过BuildKit客户端使用Amazon ECR作为远程缓存后端。测试发现：

• 性能优于直接使用GitHub Actions Cache
• 但存在整体镜像manifest下载的开销
• 每次构建需要下载完整的缓存镜像

2. Amazon S3缓存方案

利用Docker BuildKit的S3缓存后端功能。测试结果表明：

• 性能稳定优于ECR方案
• 采用分层存储机制，每个镜像层作为独立对象存储
• BuildKit可以智能地仅下载需要的层，减少数据传输量
• 在连续10次工作流测试中表现一致

技术实现建议

对于使用AWS基础设施的团队，推荐采用以下优化策略：

1. 优先选择S3缓存后端：配置BuildKit使用S3作为缓存存储，充分利用其分层下载机制。

2. 合理设置缓存策略：根据项目特点调整缓存保留时间和清理策略，平衡存储成本与构建效率。

3. 区域选择优化：确保构建runner与缓存存储位于同一AWS区域，最大限度减少网络延迟。

4. 并行构建调优：结合S3缓存特性，优化并行构建任务的数量和资源分配。

总结

在混合云环境中，选择合适的缓存策略对CI/CD流水线性能至关重要。通过将Docker构建缓存迁移到同云平台的存储服务，可以显著提升构建效率。AWS用户应优先考虑S3缓存方案，以获得最佳的性能表现和成本效益。