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。
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。C080
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.Python056
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
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