Actions Runner Controller 中Listener Pod在Scale-Set升级后失败的问题分析
问题背景
在使用Actions Runner Controller的gha-runner-scale-set组件时,用户报告了一个在版本升级过程中出现的典型问题。当从2.317.0版本升级到2.318.0版本后,Listener Pod会持续失败并重启。
问题现象
升级完成后,Listener Pod的日志显示以下关键错误信息:
2024/08/28 09:43:34 Application returned an error: handling initial message failed: could not patch ephemeral runner set , patch JSON: {"spec":{"patchID":0,"replicas":1}}, error: ephemeralrunnersets.actions.github.com "self-hosted-hide-rhtjx" not found
从日志中可以清晰地看到,Listener Pod尝试访问一个名为"self-hosted-hide-rhtjx"的EphemeralRunnerSet资源,但该资源在集群中并不存在。
根本原因分析
经过深入分析,这个问题源于Actions Runner Controller当前版本的设计限制:
-
资源依赖关系:AutoscalingListener资源与特定的EphemeralRunnerSet资源紧密耦合,在AutoscalingListener的spec中明确引用了EphemeralRunnerSet的名称。
-
升级机制限制:当前版本的升级过程实际上是先卸载旧版本再安装新版本,而不是真正的原地升级。这导致在升级过程中,旧的EphemeralRunnerSet资源被删除,而AutoscalingListener仍然保留着对旧资源的引用。
-
资源重建顺序:在升级过程中,新的EphemeralRunnerSet资源会使用新的名称创建,但AutoscalingListener没有被正确更新以指向新的EphemeralRunnerSet。
解决方案
目前推荐的解决方法是按照官方文档中的升级流程操作:
- 在升级前手动删除现有的AutoscalingListener资源
- 执行版本升级操作
- 系统会自动创建新的AutoscalingListener和EphemeralRunnerSet资源
这种手动干预的方式虽然不够优雅,但能确保升级后系统的正常运行。
未来改进方向
开发团队已经意识到当前升级流程的不足,并计划在未来版本中改进升级机制,目标是实现:
- 真正的原地升级能力
- 自动处理资源引用更新
- 更平滑的版本过渡体验
最佳实践建议
对于正在使用Actions Runner Controller的生产环境,建议:
- 仔细阅读并遵循官方升级指南
- 在非高峰期执行升级操作
- 升级前做好备份和回滚准备
- 监控升级后的系统状态,特别是Listener Pod的运行情况
通过理解这个问题的本质和解决方案,用户可以更安全地进行版本升级操作,确保自托管Runner服务的持续可用性。
- 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!C0295- 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









