Actions Runner Controller 认证失败问题分析与解决方案
问题背景
在使用Actions Runner Controller (ARC)管理自托管运行器时,用户遇到了401 "Bad credentials"错误。具体表现为监听器Pod无法获取运行器注册令牌,导致无法创建运行器Pod。该问题发生在尝试为pytorch/xla仓库配置运行器时,而使用相同配置为其他仓库却能正常工作。
错误现象
监听器Pod日志显示以下关键错误信息:
failed to get runner registration token on refresh: unexpected response from Actions service during registration token call: 401 - {"message":"Bad credentials","documentation_url":"https://docs.github.com/rest"}
问题排查过程
-
认证方式确认:用户最初怀疑是GitHub应用认证配置问题,确认使用的是GitHub App而非个人访问令牌(PAT)进行认证。
-
组织权限验证:用户测试了在不同组织间的配置,发现:
- 在个人仓库和新建测试组织中配置成功
- 在目标组织(pytorch)中配置失败
-
配置检查:确认了GitHub App已正确安装到目标组织,并拥有所有必要的权限:
- 仓库内容:读写权限
- 元数据:只读权限
- 组织成员:只读权限
- 部署:读写权限
- 拉取请求:读写权限
- 工作流:读写权限
-
网络限制排查:确认目标组织没有设置IP白名单限制,也没有禁用自托管运行器。
根本原因
最终发现问题的根本原因是Kubernetes Secret缓存机制。当用户更新认证密钥后,ARC监听器相关的Secret没有自动更新,导致继续使用旧的无效凭证。
解决方案
-
清理旧Secret:删除arc-systems命名空间下的所有相关Secret
kubectl delete secret -n arc-systems --all -
重启相关Pod:删除监听器和控制器Pod,使其自动重建
kubectl delete pod -n arc-systems -l app=gha-runner-scale-set-controller kubectl delete pod -n arc-runners -l app=gha-runner-scale-set-listener -
验证新配置:系统会自动重建Secret和Pod,此时应使用新的认证信息成功获取运行器注册令牌。
经验总结
-
Secret管理:在Kubernetes中更新Secret后,依赖这些Secret的组件可能不会自动感知变化,需要手动触发重建。
-
认证方式选择:虽然GitHub App认证比PAT更安全,但配置过程更复杂,需要特别注意权限设置和安装范围。
-
多组织场景:GitHub App可以跨组织使用,但必须确保:
- App已正确安装到目标组织
- 安装时授予了足够权限
- 没有组织级别的访问限制
-
调试技巧:当遇到认证问题时,可以尝试:
- 在更简单的环境(如个人仓库)复现问题
- 检查所有相关组件的日志
- 确认Secret内容是否与预期一致
最佳实践建议
-
变更管理:修改认证信息后,应主动重启相关组件以确保使用最新配置。
-
监控配置:建立对监听器状态的监控,及时发现认证失败情况。
-
文档记录:详细记录GitHub App的配置参数和安装情况,便于问题排查。
-
测试验证:在应用到生产环境前,先在测试环境验证配置有效性。
通过以上分析和解决方案,用户成功解决了ARC认证失败的问题,为类似场景提供了有价值的参考经验。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00