So steigern Sie die Leistung Ihrer GitLab-Runner

Continuous Integration- und Continuous Delivery-Pipelines (CI/CD) bilden den Kern moderner Softwareentwicklung und automatisieren Aufgaben wie das Testen, Erstellen und Bereitstellen von Anwendungen. GitLab, eine weit verbreitete DevOps-Plattform, nutzt GitLab-Läufer um diese Jobs auszuführen. Leistungsschwache Runner können jedoch zu langsamen Pipelines, verzögerten Bereitstellungen und verringerter Produktivität führen – was alles die Fähigkeit Ihres Teams beeinträchtigen kann, pünktlich zu liefern.

So kam es beispielsweise bei einem bekannten Fintech-Unternehmen vor kurzem zu erheblichen Pipeline-Verzögerungen aufgrund von Läufern mit zu geringer Leistung, was zu einem 30 % Rückgang der Entwicklerproduktivität. Ingenieure verbrachten mehr Zeit mit dem Warten auf Builds als mit dem Schreiben von Code, was die Veröffentlichung von Funktionen verzögerte und sich auf die Kundenzufriedenheit auswirkte.

Wenn Ihnen dieses Szenario bekannt vorkommt, sind Sie nicht allein. Viele GitLab-Benutzer stehen vor ähnlichen Herausforderungen, die durch begrenzte CPU-Ressourcen, unzureichenden Speicher oder Netzwerkengpässe verursacht werden. Die gute Nachricht? Mit den richtigen Strategien können Sie die Runner-Leistung drastisch verbessern.

Grundlegendes zur Leistung von GitLab Runner

Wo sind Ihre GitLab-Runner aktiv?

GitLab-Runner können entweder sein verwaltet von GitLab.com or self-hosted:

Von GitLab.com verwaltete Runner: Wird normalerweise auf einer gemeinsam genutzten Infrastruktur mit begrenzten Ressourcen ausgeführt (z. B. 2 CPUs und 2 GB RAM). Praktisch, aber nicht ideal für ressourcenintensive Pipelines.
Selbst gehostete Läufer: Bietet mehr Kontrolle und ermöglicht Ihnen die Zuweisung von Ressourcen, die auf Ihre CI/CD-Arbeitslast zugeschnitten sind. Allerdings erfordern sie zusätzliche Einrichtung und Wartung.

Um potenzielle Leistungsprobleme zu identifizieren, sollten Sie Tests mit einem selbstgehosteten Runner auf einem Server mit ausreichend Ressourcen durchführen. Durch die Überwachung dieser Umgebung können Sie feststellen, ob die langsame Leistung auf Ressourcenbeschränkungen oder Ineffizienzen in der Pipeline zurückzuführen ist.

Bewährte Techniken zur Optimierung der GitLab Runner-Leistung

1. Parallelisieren Sie Jobs für eine schnellere Ausführung

Vor der Optimierung:
Viele Pipelines führen Jobs sequenziell aus und verursachen dadurch unnötige Verzögerungen.


Kopiert!Phasen: – Erstellen – Testen – Bereitstellen Erstellen: Phase: Erstellen-Skript: – Echo „Projekt wird erstellt …“ – ./build.sh Test: Phase: Test-Skript: – Echo „Tests werden ausgeführt …“ – ./test.sh Bereitstellen: Phase: Bereitstellungs-Skript: – Echo „Projekt wird bereitgestellt …“ – ./deploy.sh
stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the project..."
    - ./build.sh

test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - ./test.sh

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying the project..."
    - ./deploy.sh

Optimierte Version:
Durch die Parallelisierung von Jobs innerhalb derselben Phase können unabhängige Aufgaben (z. B. Komponententests und Integrationstests) gleichzeitig ausgeführt werden, wodurch die gesamte Pipeline-Zeit erheblich reduziert wird.


Kopiert!Phasen: – Erstellen – Testen – Bereitstellen Erstellen: Phase: Erstellen-Skript: – Echo „Projekt wird erstellt …“ – ./build.sh Unit-Test: Phase: Test-Skript: – Echo „Unit-Tests werden ausgeführt …“ – ./unit_test.sh Integrationstest: Phase: Test-Skript: – Echo „Integrationstests werden ausgeführt …“ – ./integration_test.sh Bereitstellen: Phase: Bereitstellungs-Skript: – Echo „Projekt wird bereitgestellt …“ – ./deploy.sh
stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the project..."
    - ./build.sh

unit_test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running unit tests..."
    - ./unit_test.sh

integration_test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running integration tests..."
    - ./integration_test.sh

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying the project..."
    - ./deploy.sh

2. Prebuild- und Cache-Abhängigkeiten

Das Neuerstellen von Docker-Images oder das erneute Herunterladen von Abhängigkeiten für jeden Pipeline-Lauf ist ineffizient.

Vor der Optimierung:
Abhängigkeiten werden bei jeder Pipeline-Ausführung wiederholt installiert.


Kopiert!Phasen: – Erstellen – Testen – Bereitstellen von Build: Phase: Erstellen-Skript: – Docker Build –t My-App. – Docker führt My-App aus, NPM-Installationstest: Phase: Test-Skript: – Docker führt My-App aus, NPM-Test, Bereitstellen: Phase: Bereitstellen-Skript: – Docker führt My-App aus, NPM-Ausführung, Bereitstellen
stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - docker build -t my-app .
    - docker run my-app npm install

test:
  stage: test
  script:
    - docker run my-app npm test

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - docker run my-app npm run deploy

Optimierte Version:
Hinzufügen Vorbauphase um Abhängigkeiten zwischenzuspeichern und sie in nachfolgenden Pipeline-Phasen wiederzuverwenden.


Kopiert!Phasen: – Vorab erstellen – Erstellen – Testen – Vorab erstellen: Phase: Vorab erstellen-Skript: – Docker Build –t meine App. – Docker erstellen – Name mein App-Container meine App – Docker cp package.json mein App-Container:/App/ – Docker cp package-lock.json mein App-Container:/App/ – Docker starte meinen App-Container – Docker exec mein App-Container npm installieren – Docker committe meinen App-Container meine App mit Abhängigkeiten – Docker rm mein App-Container erstellen: Phase: Erstellen-Skript: – Docker führt meine App mit Abhängigkeiten aus npm ausführen Build-Test: Phase: Test-Skript: – Docker führt meine App mit Abhängigkeiten aus npm testen Bereitstellung: Phase: Bereitstellungsskript: – Docker führt meine App mit Abhängigkeiten aus npm ausführen Bereitstellung
stages:
  - prebuild
  - build
  - test
  - deploy

prebuild:
  stage: prebuild
  script:
    - docker build -t my-app .
    - docker create --name my-app-container my-app
    - docker cp package.json my-app-container:/app/
    - docker cp package-lock.json my-app-container:/app/
    - docker start my-app-container
    - docker exec my-app-container npm install
    - docker commit my-app-container my-app-with-deps
    - docker rm my-app-container

build:
  stage: build
  script:
    - docker run my-app-with-deps npm run build

test:
  stage: test
  script:
    - docker run my-app-with-deps npm test

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - docker run my-app-with-deps npm run deploy

Dieser Ansatz vermeidet wiederholte Abhängigkeitsinstallationen und verkürzt die Pipeline-Zeiten erheblich.

3. Maximieren Sie die CPU-Auslastung mit Multithreading

Viele CI/CD-Pipelines schaffen es nicht, alle verfügbaren CPU-Ressourcen effektiv zu nutzen.

Vor der Optimierung:
Die Tests werden sequenziell ausgeführt, sodass die verfügbaren Kerne nicht ausreichend genutzt werden.


Kopiert!Test: Phase: Testskript: - echo „Tests werden ausgeführt …“ – ./run_tests.sh
test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - ./run_tests.sh

Optimierte Version:
Aktivieren Sie die parallele Ausführung innerhalb der Testsuite, um Multithreading zu nutzen.


Kopiert!Test: Phase: Testskript: - echo „Tests werden ausgeführt …“ - ./run_tests.sh --parallel
test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - ./run_tests.sh --parallel

4. Implementieren Sie erweiterte Caching-Techniken

Die Wiederverwendung von Daten aus vorherigen Pipeline-Läufen kann zu erheblichen Leistungsverbesserungen führen.

Zwischenspeichern von Docker-Images: Basisbilder zwischenspeichern, um ein wiederholtes Neuaufbauen zu vermeiden.
S3- oder HTTP-Caching: Speichern Sie Build-Artefakte zur Wiederverwendung extern.
Pipeline-Caching: Verwenden Sie den nativen Caching-Mechanismus von GitLab, um Job-Ausgaben zu speichern und wiederzuverwenden.

Beispiel: Ein großes E-Commerce-Unternehmen verkürzte die Pipeline-Zeiten um 40% einfach durch das Zwischenspeichern von Docker-Images.

5. Sorgen Sie für ausreichende Ressourcen

Langsame Läufer sind oft auf unzureichende CPU-, RAM- oder Netzwerkkapazität zurückzuführen.

Lösung:
Upgrade auf einen Runner mit leistungsstärkerer Hardware oder entscheiden Sie sich für einen Hochleistungsfähiger Cloud-basierter Runner wie Cloud-Runner. Diese Lösungen bieten optimierte Ressourcen für CI/CD-Pipelines und sorgen so für eine reibungslosere Ausführung.

Fazit

Zur Optimierung von GitLab-Runnern gehört das Identifizieren von Leistungsengpässen, das Parallelisieren von Aufgaben, das Zwischenspeichern von Abhängigkeiten und die Nutzung angemessener Systemressourcen. Durch die Implementierung dieser Strategien können Teams die Effizienz ihrer CI/CD-Pipeline erheblich verbessern, was zu schnelleren Bereitstellungen und einem produktiveren Entwicklungsprozess führt.

Warum Cloud-Runner wählen?

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