Autoware项目Docker构建中的磁盘空间问题分析与解决方案
2025-05-24 17:29:23作者:羿妍玫Ivan
问题背景
在Autoware项目的持续集成流程中,使用ARM64架构的自托管运行器执行Docker镜像构建任务时,频繁出现"设备上没有剩余空间"的错误。这一问题主要发生在docker-build-and-push-arm64工作流中,导致构建任务失败。
问题分析
通过深入调查发现,问题的根源在于ARM64自托管运行器的磁盘空间不足。具体表现为:
- 原始配置下,ARM64运行器的根文件系统仅有97GB容量,其中已使用56GB,剩余41GB
- 在执行Docker构建任务时,系统会生成大量临时文件,包括:
- Docker构建缓存
- 中间镜像层
- 构建上下文文件
- 与GitHub托管的AMD64运行器相比,ARM64运行器的可用空间明显不足(41GB vs 53GB)
技术细节
Docker构建过程中会占用大量磁盘空间的主要原因包括:
- 构建缓存:Docker会保留中间构建层以加速后续构建
- 多阶段构建:Autoware的Dockerfile采用多阶段构建,每个阶段都会产生临时镜像
- 依赖下载:构建过程中需要下载大量依赖包和基础镜像
- 编译产物:源代码编译生成的二进制文件和库文件
解决方案
针对这一问题,项目团队采取了以下措施:
-
扩展磁盘容量:
- 将ARM64自托管运行器的根文件系统从100GB扩容至200GB
- 扩容后可用空间达到171GB,完全满足构建需求
-
定期清理策略:
- 识别并清理不再使用的Docker卷(发现多个数GB大小的buildx缓存卷)
- 定期清除运行器工作目录中的旧构建产物
- 考虑实现自动化清理脚本,在作业前后执行
-
资源监控:
- 实施磁盘使用监控机制
- 设置预警阈值,防止空间再次耗尽
实施效果
扩容后,即使在构建最耗资源的CUDA相关任务时,系统也能顺利完成:
- 构建过程中磁盘使用峰值约为23GB
- 构建完成后仍有171GB可用空间
- 构建成功率显著提高
经验总结
- 对于资源密集型构建任务,特别是跨架构构建,需要预留充足的磁盘空间
- 自托管运行器需要定期维护,包括清理缓存和临时文件
- 监控系统资源使用情况是预防类似问题的关键
- 针对不同架构的运行器,可能需要不同的资源配置策略
这一问题的解决不仅保障了Autoware项目的持续集成流程稳定性,也为其他类似项目提供了宝贵的实践经验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
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!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210