Руководство. Запуск рабочих процессов Git в одной среде выполнения

Координация рабочих процессов GitHub на общих средах выполнения

Управление несколькими рабочими процессами в GitHub Actions может быть сложной задачей, особенно если вам нужно, чтобы они запускались на одном и том же автономном исполнителе. В сценариях, где у вас есть отдельные файлы YAML для разных рабочих процессов, например codeql.yml и snyk-zap.yml, гарантировать их запуск на одном и том же бегуне из определенной группы может быть сложно.

Цель состоит в том, чтобы использовать один и тот же бегун для обоих рабочих процессов без явного указания бегуна, тем самым избегая конфликтов с другими рабочими процессами. В этом руководстве будут рассмотрены возможные решения для эффективного достижения этой синхронизации, сохраняя при этом рабочие процессы в отдельных файлах YAML.

Координация рабочих процессов с общими исполнителями

Предоставленные сценарии управляют назначением исполнителей для рабочих процессов GitHub. Сценарий Bash начинается с проверки, сохранен ли идентификатор бегуна во временном файле. Если нет, то он использует curl запросить API GitHub для доступных бегунов и jq для анализа ответа JSON, выбора первого бездействующего бегуна и сохранения его идентификатора. Сценарий Python обеспечивает аналогичную функциональность, используя requests.get() метод для получения информации о бегуне из API GitHub. Затем скрипт проверяет, сохранен ли уже идентификатор бегуна, используя os.path.exists() и сохраняет его, если нет.

Оба сценария гарантируют, что после назначения бегуна он будет повторно использоваться для последующих заданий путем ссылки на сохраненный идентификатор бегуна. В сценарии Python os.getenv() извлекает переменные среды для токена и репозитория GitHub и with open() используется для безопасной обработки файловых операций. Эти сценарии помогают координировать несколько рабочих процессов, гарантируя, что они выполняются на одном и том же бегуне без жесткого кодирования имени бегуна, что делает их гибкими и эффективными в управлении выполнением рабочих процессов.

# A script to manage runner assignment
#!/bin/bash

# Check if a runner is already assigned
RUNNER_ID=$(cat /tmp/runner_id)

if [ -z "$RUNNER_ID" ]; then
  # No runner assigned yet, pick one and save its ID
  RUNNER_ID=$(curl -s -H "Authorization: token $GITHUB_TOKEN" \
               https://api.github.com/repos/$GITHUB_REPOSITORY/actions/runners |
               jq -r '.runners[] | select(.status=="online" and .busy==false) | .id' | head -n 1)
  echo $RUNNER_ID > /tmp/runner_id
fi

echo "Using runner $RUNNER_ID"

# Proceed with the workflow using the assigned runner

import requests
import os

# GitHub API token and repository
GITHUB_TOKEN = os.getenv('GITHUB_TOKEN')
REPO = os.getenv('GITHUB_REPOSITORY')

# Function to get an available runner
def get_runner():
    url = f"https://api.github.com/repos/{REPO}/actions/runners"
    headers = {'Authorization': f'token {GITHUB_TOKEN}'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    runners = response.json()['runners']
    for runner in runners:
        if runner['status'] == 'online' and not runner['busy']:
            return runner['id']
    return None

# Check if a runner is already assigned
if not os.path.exists('/tmp/runner_id'):
    runner_id = get_runner()
    with open('/tmp/runner_id', 'w') as f:
        f.write(str(runner_id))
else:
    with open('/tmp/runner_id', 'r') as f:
        runner_id = f.read()

print(f"Using runner {runner_id}")

Эффективное управление бегунами в действиях GitHub

В сценариях, где рабочие процессы должны выполняться на одном и том же автономном бегуне, ключевым моментом является обеспечение доступности бегуна и минимизация конфликтов. Использование стратегии общего бегуна, как показано в предыдущих сценариях, гарантирует, что после назначения бегуна заданию последующие задания будут использовать того же бегуна. Это может быть особенно полезно в сложных конвейерах CI/CD, где сохранение состояния или использование кэшированных ресурсов имеет решающее значение.

Еще один аспект, который следует учитывать, — это оптимизация использования бегунов. Динамически выбирая и назначая исполнителей в зависимости от их доступности, организации могут лучше управлять своими ресурсами. Реализация таких стратегий не только повышает эффективность, но и сокращает время, которое рабочие процессы проводят в очереди в ожидании доступного исполнителя. Этот подход можно распространить на другие инструменты и платформы CI/CD, что делает его универсальным решением для различных задач автоматизации.

Заключение:

Управление рабочими процессами GitHub для запуска на одном и том же автономном движке имеет решающее значение для эффективности и согласованности. Обсуждаемые сценарии Bash и Python представляют собой надежное решение, динамически назначая исполнителей и гарантируя, что последующие задания будут использовать одного и того же исполнителя. Такой подход сводит к минимуму конфликты и оптимизирует использование ресурсов, что делает его эффективной стратегией для сложных конвейеров CI/CD. Внедряя эти методы, организации могут оптимизировать выполнение своих рабочих процессов и сократить время ожидания, что в конечном итоге повысит производительность и обеспечит бесперебойный процесс разработки.