Kubespray项目中GitLab CI缓存机制的优化实践

在Kubernetes集群部署工具Kubespray的持续集成(CI)流程中，开发团队发现GitLab Runner的缓存功能未能按预期工作。当CI作业尝试从缓存中恢复依赖项时，系统频繁出现"Cache file does not exist"警告，导致每次构建都需要重新下载所有依赖，这不仅降低了CI效率，还引发了诸如软件源速率限制等问题。

经过技术团队分析，发现问题的核心在于GitLab Runner的缓存配置。默认情况下，GitLab支持两种缓存模式：共享缓存服务器和本地存储。在当前的Kubespray CI环境中，由于缺乏共享缓存服务器的URL配置，Runner只能尝试从本地提取缓存，而本地缓存又未被正确初始化。

技术团队提出了两种解决方案：

1. 配置共享缓存服务：建议使用S3兼容存储作为中央缓存仓库，这需要部署额外的存储基础设施
2. 利用本地存储：考虑到CI环境使用的是固定数量的节点，可以利用节点本地存储作为缓存位置

经过评估，团队选择了更为灵活的混合方案。他们在CI集群中部署了MinIO对象存储服务，作为S3兼容的缓存后端。这种方案具有以下优势：

• 利用集群现有的2TB本地存储资源
• 提供标准化的S3接口，与GitLab Runner无缝集成
• 避免了重复下载依赖包，显著提升构建速度
• 缓解了外部软件源的访问压力

实施后，CI流程中的软件包缓存命中率明显提高，特别是在处理Ansible角色、Python依赖和系统软件包时效果显著。这一优化不仅缩短了整体构建时间，还增强了CI系统的稳定性，为Kubespray项目的持续交付提供了更可靠的基础设施支持。

未来，团队计划将缓存机制扩展到更多类型的CI作业中，如Pip依赖安装等场景，进一步优化整个构建流程的效率。这一实践也为其他基于GitLab CI的项目提供了有价值的参考案例，展示了如何通过合理的缓存策略来提升持续集成系统的性能。