Autoware项目Docker构建中的磁盘空间问题分析与解决方案
2025-05-24 16:04:01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
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0218
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0140
uni-appA cross-platform framework using Vue.jsJavaScript09
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
openEuler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。
C
471
466
deepin linux kernel
C
32
16
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
2.09 K
218
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
700
1.4 K
暂无描述
Dockerfile
780
5.08 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
758
968
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.04 K
272
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
880
2.02 K
MindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.
Python
183
112
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
1.11 K
682