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使用 Docker 部署 Github Actions Self Hosted Runner

近些年来,我的个人项目基本上也是托管在 Github 上的。主要的原因一方面是 Github 身边的 Git Repository 使用起来体感还不错,另一方面,也是很重要的便是 Github 的 Actions。

作为一套开箱即用的 CICD 系统,Github Actions 给所有的 Public repo 提供了免费的运行时长,而对于 Private Repo,则没有那么多;我虽然购买了 Github Pro,每个月有 3000 分钟的额度可以使用,但随着你的项目越来越多,在进行的 CICD 检查越来越多,导致 3000 分钟的额度捉襟见肘,经常月中就没有了。

所以,我就瞄上了 Github Actions 的 self-hosted runners。其实如果你有足够的主机,配置起来挺简单的。打开 Github 仓库页面,找到 设置 - Actions - Runner 页面,就可以新增 self-hosted Runner,在新的引导页面,选择你要使用的操作系统,然后跟随下面的指引安装即可,简单易行。

Screenshot 2026 06 20 at 20.00.48@2x

不过,这个方案也有个问题,一台主机只能安装一个 Runner,而一个 Runner 只能工作于一个仓库,对于项目比较多的人来说,还是不方便,所以就有了我研究使用 Docker 化部署的方案,在研究了前人的工作之后,我对这个方案进行了一定的优化,最终形成了你所看到的这个版本。

TL;DR

如果你不想看下面的细节描述,那比较简单粗暴,直接执行下面这个命令,就可以在你的 Docker 服务上启动一个容器作为 Github Actions 的 Self-hosted Runner。

docker run -d \
  --name actions-runner \
  --restart unless-stopped \
  -e RUNNER_URL=https://github.com/<owner>/<repo> \
  -e RUNNER_REGISTRATION_TOKEN=<token-from-config-sh-command> \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  bestony/actions-runner:latest
Code language: Bash (bash)

其中,第四行的 Runner URL 是指你自己的 Github 的仓库地址,直接配置上就行;

而第五行的 Token 则是你在 Runner 指引页面看到的 Config 的 Token

Screenshot 2026 06 20 at 20.05.44@2x

当你执行完成后,2-3 分钟,就可以在 Github Actions 设置页面的 Runner 看到刚刚启动的 Runner 了。

Screenshot 2026 06 20 at 20.05.18@2x

接下来,就是在你所有要使用 self-hosted runner 的 job 上,修改他对应的 run-on 配置即可

# Use this YAML in your workflow file for each job
runs-on: self-hosted
Code language: YAML (yaml)

支持哪些平台

我在代码层面支持了 Linux 和 Windows ,并预打包了对应的 Docker 镜像。Linux 使用的是 Ubuntu 24.04;Windows 使用的是 Windows 2022;此外,支持了 Linux的 x64,arm x64 和 arm v7, 如果你是本地 NAS 使用,应该也可以跑。不过我自己还没测试 ARM 的环境,如果你遇到问题,也可以直接提 issue 来反馈。

打包好的 Docker 镜像放在 https://hub.docker.com/r/bestony/actions-runner ,你可以在 DockerHub 页面上看到。

原理是什么?

这个实现的原理本质上就是借助 VM 的 Container 机制,将 Github Actions 的 Runner 二进制文件放在 Docker 镜像中,并通过托管 Docker Socket,来实现让容器内的 Runner 文件可以管理 Docker 容器,从而在后续执行 Job 的时候,创建对应的容器。

代码在 https://github.com/bestony/actions-runner (欢迎来 Star)

配置缓存

Github Actions 提供了缓存能力,从而可以让不同的 job 和 不同的 run 可以使用相同的缓存,减少一部分缓存的时间和成本。 Self Runner 如果想要使用缓存,并让后续的 Runner 都可以使用缓存,你可以这样配置。关于缓存服务的自部署的更多信息,你可以参考 GHA Cache Server 的文档

创建一个网络

首先,你需要创建一个 Runner 专属的网络,从而让所有的 Runner 共享一个 Cache Server,方便后续使用。比如我们这里创建一个名为 Runner 的网络

docker network create runner

启动一个 Runner

当你已经有了提前创建好的 Repo 后,就可以根据需要来创建 Runner 了。你可以直接复制我下面的这段配置,存储成为 DockerCompose.yml ,修改环境变量配置,并使用 docker compose up -d 命令来启动,从而创建一个 Runner ,并启动相应的缓存服务器,来实现启动一个带缓存的 Runner。

services:
  runner:
    image: bestony/actions-runner:latest
    restart: unless-stopped
    env_file:
      - path: .env
        required: false
    networks:
      - runner
    environment:
      RUNNER_URL: ${RUNNER_URL:-}
      RUNNER_REGISTRATION_TOKEN: ${RUNNER_REGISTRATION_TOKEN:-}
      REPO: ${REPO:-}
      TOKEN: ${TOKEN:-}
      ACTIONS_RESULTS_URL: ${ACTIONS_RESULTS_URL:-http://cache:3000/}
      RUNNER_NAME: ${RUNNER_NAME:-}
      RUNNER_LABELS: ${RUNNER_LABELS:-}
      RUNNER_WORKDIR: ${RUNNER_WORKDIR:-_work}
      RUNNER_EPHEMERAL: ${RUNNER_EPHEMERAL:-false}
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    deploy:
      mode: replicated
      replicas: ${RUNNER_REPLICAS:-4}
      resources:
        reservations:
          cpus: "${RUNNER_RESERVED_CPUS:-0.5}"
          memory: ${RUNNER_RESERVED_MEMORY:-1024M}
        limits:
          cpus: "${RUNNER_LIMIT_CPUS:-2.0}"
          memory: ${RUNNER_LIMIT_MEMORY:-4096M}

  cache:
    container_name: cache
    image: ghcr.io/falcondev-oss/github-actions-cache-server:latest
    restart: unless-stopped
    networks:
      - runner
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      API_BASE_URL: http://cache:3000
    volumes:
      - cache:/app/.data

volumes:
  cache:

networks:
  runner:
    external: true
Code language: YAML (yaml)

上面这段配置主要有几个核心配置需要关注:

  1. deploy 段:这部分主要是你会跑多少个 Runner,如果你的项目需要更多的 Runner 来执行 Job ,这里就可以调整的大一些;包括每个 runner 预约多少资源,能实际使用多少资源,都可以配置。
  2. networks 段:这部分核心是要使用之前创建好的 Runner 的网络,从而让后续的所有的 Runner 都统一使用一个网络。

启动一个新的 Runner

当你完成上述的配置,但发现你需要一个新的 Self-hosted Runner 的时候,就可以复制下面不包含 Cache Server 相关的配置,直接使用了。非常的方便


services:
  runner:
    image: bestony/actions-runner:latest
    restart: unless-stopped
    env_file:
      - path: .env
        required: false
    networks:
      - runner
    environment:
      RUNNER_URL: ${RUNNER_URL:-}
      RUNNER_REGISTRATION_TOKEN: ${RUNNER_REGISTRATION_TOKEN:-}
      REPO: ${REPO:-}
      TOKEN: ${TOKEN:-}
      ACTIONS_RESULTS_URL: ${ACTIONS_RESULTS_URL:-http://cache:3000/}
      RUNNER_NAME: ${RUNNER_NAME:-}
      RUNNER_LABELS: ${RUNNER_LABELS:-}
      RUNNER_WORKDIR: ${RUNNER_WORKDIR:-_work}
      RUNNER_EPHEMERAL: ${RUNNER_EPHEMERAL:-false}
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    deploy:
      mode: replicated
      replicas: ${RUNNER_REPLICAS:-4}
      resources:
        reservations:
          cpus: "${RUNNER_RESERVED_CPUS:-0.5}"
          memory: ${RUNNER_RESERVED_MEMORY:-1024M}
        limits:
          cpus: "${RUNNER_LIMIT_CPUS:-2.0}"
          memory: ${RUNNER_LIMIT_MEMORY:-4096M}

networks:
  runner:
    external: true
Code language: YAML (yaml)

总结

如果你和我一样,喜欢用 Github,但又没有足够多的 Github Actions 运行时长可用,或者你需要依赖一些你自己的内网环境,那么这个 self-hosted runner,就是为你准备的。

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使用 CapRover WebHook 获得类 Vercel 部署体验

我在开发前端应用的时候,基本上使用的都是 Vercel ,究其原因,主要是以下几个点:

  1. Vercel 可以方便的与 Github 整合,提供简单易用的部署方式:写完代码,测试完成后推送到 Github ,就会自动部署到线上。对于小型项目来说,可以简化部署的流程。
  2. Vercel 提供了自定义域名和自动配置的 SSL,提供了简单的配置方式:在现在 SSL 成为标配的模式下,在 Vercel 你只需要把域名解析到 Vercel ,并在你的 Project 当中绑定域名,就会自动完成域名绑定和 SSL 申请和续期。
  3. Vercel 提供了 FaaS 环境:写应用的时候,很多时候不只有前端的需求,这个时候, Vercel 自身的提供的 FaaS 环境可以帮助你完成基本逻辑的编写。

但 Vercel 毕竟是以前端为主,且函数运行时长也有限制,对于一些比较重的场景下,Vercel 还是不太够用。刚好最近我把服务部署从传统的 LAMP 换成了 Docker Based PaaS,我使用的 CapRover 提供了类似的体验。

使用 Cap Rover 你能获得的体验:

  • 上传代码后,自动部署到 Production
  • 绑定域名后,自动配置 SSL 证书,且可以配置其他域名转发到主域名

具体操作步骤见下:

安装 CapRover

CapRover 的安装我就不再赘述,跟随官方的说明安装即可。

绑定根域名

当你登录 CapRover 时,CapRover 会让你绑定一个泛域名解析,你可以根据自己的需要,绑定一个二级或者三级域名,然后在 DNS 解析一个 * 到这个服务器上。这样后续部署的服务就会自动解析一个 服务名.你的域名 ,用于服务的初步访问(类似于 xxx.vercel.app)。

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上传代码至 GitHub

在 Github 上创建一个代码仓库,并把你自己的项目部署上去。如果你有已经写好的 Dockerfile,可以一并上传上去。如果没有的话,则可以选择参考 CapRover 提供的 Sample App ,里面提供了常见语言的部署参考。

创建容器并配置环境

完成代码上传后,你可以进入到 CapRover 后台,创建一个新的 App。这里可以输入你喜欢的名字,方便后续查找即可。

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创建完成后,点击下方列表中的应用名称,进入应用的配置页面,并切换至 Deployment 页面。

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在这个页面,可以找到 Method 3 : Deploy From GitHub/ Bitbucket/Gitlab,填写你的仓库信息、分支名、用户名。密码你可以选择直接使用你的密码,也可以选择创建一个 Personal Access Token ,或者是在仓库里配置一个 Deploy SSH key 均可。

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配置完成后,会自动给你生成一个 Webhook 地址,复制这个 Webhook 地址。

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配置 Github 上的 WebHook

复制上方的 Webhook 地址,并进入到 Github 你的仓库 - Settings - webhooks 页面,新增一个 Webhook。

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粘贴你刚刚复制的 URL,Content Type 选择 application JSON,并在下方选择触发部署的时机。

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点击报错。

等待自动部署

接下来你就可以通过提交代码,来让其自动完成部署,从而享受类似于 Vercel 的推送即部署的体验~。

black and white penguin toy

在你的 Github Actions 中添加一个 PostgreSQL 用于测试

在开发应用的时候,我们会选择使用 PostgreSQL 作为数据库进行开发,但在 Github Actions 环境下,默认是没有 PostgreSQL 作为数据库后端的,这个时候如果你想要测试一些和数据库相关的逻辑,就不得不面临两个选择:

  1. 使用一个和生产环境无关的数据库,比如 SQLite。
  2. 在 Github Actions 当中添加一个 PostgreSQL。

前者是大多数常规的做法,大概率也不会出现什么问题(毕竟作为 CURD 仔,我们用的大部分时候都是一些 ORM,很少裸写 SQL),不过依然存在一些概率是你写了一些 PostgreSQL Only 的 Query 无法覆盖到测试。

另外就是本文的核心了:在你的 Github Actions 当中添加一个 PostgreSQL

Github Actions Service

想要实现这个效果,我们依赖了 Github Actions Service Containers 这个能力。

服务容器是 Docker 容器,以简便、可携带的方式托管您可能需要在工作流程中测试或操作应用程序的服务。 例如,您的工作流程可能必须运行需要访问数据库和内存缓存的集成测试。

您可以为工作流程中的每个作业配置服务容器。 GitHub 为工作流中配置的每个服务创建一个新的 Docker 容器,并在作业完成后销毁该服务容器。 作业中的步骤可与属于同一作业的所有服务容器通信。 但是,你不能在组合操作中创建和使用服务容器。

GitHub

你可以选择你需要运行测试的环境中,找到对应的 Job,并在 Job 下新增一个 services ,即可为你的 job 设定一个依赖的服务容器,它可能是数据库 、 缓存之类的。比如我这里用的就是 PostgreSQL。

我的 Github Actions 完整参考:

  • services 是我运行的服务容器。
  • steps 是我的真正的测试流程。
name: Django CI

on:
  push:
    branches: [ "main" ]
  pull_request:
    branches: [ "main" ]

env:
  DEBUG: true
  SECRET_KEY: django-insecure-github-actions
  DB_NAME: postgres
  DB_USER: postgres
  DB_PASSWORD: postgres
  DB_HOST: localhost
  DB_PORT: 5432

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    services:
      postgres:
        image: postgres
        env:
          POSTGRES_PASSWORD: postgres
        # Set health checks to wait until postgres has started
        options: >-
          --health-cmd pg_isready
          --health-interval 10s
          --health-timeout 5s
          --health-retries 5
        ports:
          - 5432:5432

    strategy:
      max-parallel: 4
      matrix:
        python-version: [3.12]

    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Set up Python ${{ matrix.python-version }}
      uses: actions/setup-python@v3
      with:
        python-version: ${{ matrix.python-version }}
    - name: Install Dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
    - name: Run Tests
      run: |
        python manage.py test
Code language: PHP (php)
docker

在 WordPress 的 Docker 镜像上加装 Redis 拓展,以支持 Redis 缓存

从 LAMP 到 Docker based PaaS 工具 当中,我提到我现在使用的是 Docker Based PaaS 产品来托管站点。本站目前其实就是跑在 Docker 上的。

使用默认的 WordPress 镜像时,我发现一个问题:没有支持 Redis 拓展!我使用 Redis 来缓存 Query,提升访问的性能。如果缺失了 Redis 拓展,就会减少一部分缓存的能力。于是开始研究如何在官方的 WordPress 镜像上加入 Redis 拓展。

根据 WordPress 镜像的官方说明,我们可以 docker-php-ext-* 命令来配置镜像,安装必要的拓展,来满足我们日常使用的需求,并给出了官方的参考。

不过,我在验证 Redis 拓展时,使用 docker-php-ext-* 命令没有配置成功,好在可以使用 pecl 来安装。于是,我便将 Dockerfile 修改成如下内容,来完成对于 Redis 拓展的安装。

FROM wordpress:latest
RUN pecl install -o -f redis && rm -rf /tmp/pear && docker-php-ext-enable redis

修改好 Dockerfile ,然后重新启动,一切都好了~

d2b5ca33bd970f64a6301fa75ae2eb22 4