وقتی pipeline شما در حالت waiting می‌ماند، چرخه تحویل نرم‌افزار متوقف می‌شود. این امر زمان‌بندی انتشار را به تأخیر می‌اندازد. این وضعیت می‌تواند هزینه‌های عملیاتی را افزایش دهد و بهره‌وری تیم‌های توسعه و عملیات را کاهش دهد.
در محیط‌های CI/CD ایران، سرعت واکنش و دسترسی به منابع بسیار مهم است. این موضوع به ویژه در شرایطی که زمان به ارزش بالایی دارد، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
اگر کارشناسی زیرساخت، شبکه، DevOps یا مدیر دیتاسنتر هستید، این مقاله به شما کمک می‌کند. شما می‌توانید دلیل pipeline stuck at waiting state را سریع تشخیص دهید. همچنین، راه‌های رفع مشکل پایپ‌لاین را اجرا کنید.
شناخت علائم pipeline waiting و اولویت‌بندی بررسی‌ها، زمان حل مشکل را به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد. این امر به شما کمک می‌کند تا به سرعت مشکل را حل کنید.
در ادامه، قدم‌به‌قدم روش‌های عیب‌یابی و رفع Waiting pipeline را مرور می‌کنیم. همچنین، منابع عملی و آموزشی از بلاگ مگان برای رایانش ابری، Kubernetes و خدمات دیتاسنتر معرفی خواهد شد. این امر مسیر یادگیری و پیاده‌سازی را برای شما هموار می‌کند.
نکات کلیدی
- تشخیص سریع pipeline waiting باعث کاهش تأخیر در انتشار می‌شود.
- اولویت بررسی: شبکه، منابع سرور، وضعیت runnerها.
- رفع مشکل پایپ‌لاین نیاز به هماهنگی تیم‌های DevOps و شبکه دارد.
- بلاگ مگان منابع و خدمات عملی برای رفع Waiting pipeline ارائه می‌دهد.
- با روش‌های گام‌به‌گام مقاله می‌توانید pipeline stuck at waiting state را برطرف کنید.
معرفی مشکل: pipeline stuck at waiting state
وقتی یک پایپ‌لاین در وضعیت انتظار مانده و اجرا نمی‌شود، پروژه متوقف می‌شود. این امر باعث می‌شود تیم شما از بازخورد لازم محروم شود. در این بخش، تعاریف فنی، نشانه‌ها و اهمیت واکنش سریع به این مشکل را بررسی می‌کنیم. این اطلاعات به شما کمک می‌کند تا سریع‌تر به عیب‌یابی بپردازید.
در حالت فنی، وضعیت waiting زمانی رخ می‌دهد که یک job یا pipeline نتواند به مرحله اجرا برسد. این مشکل ممکن است به دلیل صف‌بندی طولانی، عدم دسترسی به runner یا agent، یا کمبود منابع سخت‌افزاری رخ دهد. شناخت دقیق دلیل توقف از ابتدا، با درک تعریف waiting pipeline، به شما کمک می‌کند.
علائم واضح اینکه پایپ‌لاین شما در وضعیت Waiting است
علائم pipeline waiting معمولاً ساده و قابل مشاهده هستند. این شامل نمایش وضعیت “waiting” یا “pending” در رابط کاربری GitLab یا Jenkins، نبود لاگ اجرا، و ماندن jobها در صف برای مدت طولانی است.
پیغام‌های خطای رایج که به waiting اشاره می‌کنند عبارتند از: “waiting for runner” یا “no available nodes”. افزایش backlog در داشبورد CI هم یکی دیگر از نشانه‌ها است.
چرا تشخیص سریع اهمیت دارد
اهمیت تشخیص سریع بیش از یک مزیت ساده است. شناسایی به‌موقع می‌تواند زمان بازخورد برای توسعه‌دهندگان را کاهش دهد. این کار از تجمع jobها جلوگیری کرده و SLAهای تیم را حفظ می‌کند.
اگر دیر عمل کنید، هزینه‌های زیرساختی و زمان تحویل پروژه افزایش می‌یابد. به‌عنوان کارشناس زیرساخت، ورود سریع شما به فرایند عیب‌یابی جلوی اثرات گسترده‌تری را می‌گیرد. این امر اهمیت تشخیص سریع را برای شما روشن می‌کند.
| مورد | نشانه | اقدام اولیه |
|---|---|---|
| صف‌بندی طولانی | زمان انتظار بالا در داشبورد CI | بررسی محدودیت همزمانی و آزادسازی صف |
| عدم دسترسی runner | پیغام “waiting for runner” یا “no available nodes” | بررسی وضعیت runner در GitLab Runner یا Jenkins Agent |
| کمبود منابع | عدم تولید لاگ و شکست در تخصیص منابع | مانیتور منابع CPU، حافظه و I/O روی نودها |
| محدودیت شبکه | تاخیر در اتصال به رجیستری یا سرور CI | بررسی دسترسی شبکه، DNS و پینگ به سرویس‌دهنده‌ها |
درک معماری پایپ‌لاین‌ها و نقاط احتمالی خطا
برای حل مشکل Waiting، باید ابتدا ساختار کلی را درک کنید. در یک جریان CI/CD، اجزای مختلف با هم کار می‌کنند. هر اختلالی می‌تواند باعث توقف pipeline شود. در این بخش به ساختار، نحوه تعامل اجزا و نقاطی که معمولا خطا ایجاد می‌کنند می‌پردازیم.
عناصر اصلی یک پایپ‌لاین CI/CD
مخزن کد مانند GitLab یا GitHub نگه‌دارنده سورس است. سرور CI مثل GitLab CI یا Jenkins وظیفه زمان‌بندی و مدیریت jobها را دارد. runners یا agents وظیفه اجرای وظایف را بر عهده دارند. رجیستری تصاویر Docker Registry برای دانلود imageها استفاده می‌شود.
storage برای ذخیره artifacts، شبکه و DNS برای انتقال داده‌ها و سیستم‌های احراز هویت نیز نقش حیاتی دارند. توزیع این عناصر تصویر واضح از ساختار پایپ‌لاین ارائه می‌دهد.
چگونگی تعامل runnerها، سرورها و منابع شبکه
وقتی job ایجاد می‌شود، سرور CI آن را به صف می‌فرستد و سپس به یک runner تخصیص می‌دهد. runner interaction در این مرحله مهم است. runner اتصال به سرور را برقرار می‌کند، imageها را از رجیستری می‌کشد و سپس job را اجرا می‌کند.
شبکه و DNS مسئول یافتن سرویس‌ها هستند. storage حلقه بازگشت artifactها را کامل می‌کند. اگر هر یک از این ارتباط‌ها دچار کندی یا قطع شود، انتقال کد، دانلود لایه‌ها و آپلود artifact متوقف می‌شود.
این اختلال به سرعت به waiting منجر می‌شود.
نقاط بحرانی که معمولا باعث Waiting می‌شوند
چند نقطه خطا در pipeline وجود دارد که باید بررسی کنید. این شامل عدم دسترسی runner به سرور CI، صف‌بندی بیش از حد در سرور، محدودیت منابع روی nodeها، مشکلات رجیستری Docker، اختلال در DNS یا محدودیت فایروال و خطاهای احراز هویت است. هر کدام از این موارد می‌تواند job را در حالت pending یا waiting نگه دارد.
| جزء | علت رایج توقف | نشانه‌ها | اقدام اولیه |
|---|---|---|---|
| Runner / Agent | خاموشی، نسخه ناسازگار، محدودیت CPU/Memory | jobها در حالت pending، لاگ اتصال | وضعیت runner را در GitLab/Jenkins بررسی کنید و سرویس را راه‌اندازی مجدد کنید |
| سرور CI (GitLab CI, Jenkins) | queue طولانی، executorها اشغال‌شده | صف طولانی در UI، افزایش زمان انتظار | ظرفیت executor را افزایش دهید یا اولویت‌بندی کنید |
| رجیستری Docker | عدم دسترسی، rate limit، احراز هویت | خطا در pull تصاویر، timeout | اعتبارسنجی دسترسی، استفاده از کش محلی |
| شبکه و DNS | قطع مسیر، DNS resolve نشدن، پورت‌های بسته | خطاهای اتصال، زمان‌های پاسخ‌گویی بالا | بررسی مسیرها، تست DNS و بازبینی فایروال |
| Storage / Artifacts | حجم پر، محدودیت I/O | خطا در آپلود/دانلود artifact، کندی عملیات | آزادسازی فضا، بررسی I/O و تنظیمات retention |
| احراز هویت | توکن منقضی، تنظیمات IAM نادرست | خطای 401 یا 403 در لاگ‌ها | تمدید توکن‌ها و بررسی نقش‌ها و دسترسی‌ها |
با شناخت این بخش‌ها و نقاط خطا pipeline می‌توانید سریع‌تر علت Waiting را پیدا کنید. یک بررسی گام‌به‌گام از runner interaction تا رجیستری و DNS معمولاً مسیر رفع مشکل را روشن می‌سازد.
مجموعه مشکلات رایج شبکه و زیرساخت که باعث Waiting می‌شوند
وقتی پایپ‌لاین شما در وضعیت Waiting می‌ماند، اغلب دلیل از مشکلات شبکه یا تنظیمات زیرساخت است. در این بخش، رایج‌ترین موانع را معرفی می‌کنیم و ابزارهای ساده برای تشخیص سریع را پیشنهاد می‌دهیم.
قطعی یا کندی شبکه داخلی و اینترنت
قطع شدن یا تاخیر در اتصال بین سرور CI و runnerها باعث می‌شود jobها هرگز شروع نشوند. بسته شدن ارتباط با رجیستری Docker یا سرویس‌های خارجی هم همین اثر را دارد. برای بررسی سریع، از پینگ، traceroute و تست پهنای باند استفاده کنید.
تنظیمات فایروال و پورت‌های بسته
قوانین امنیتی که پورت‌های ضروری را مسدود می‌کنند مانع برقراری ارتباط می‌شوند. بررسی iptables، security groupهای ابری و دستگاه‌های فایروال به شما کمک می‌کند تا مشکلات فایروال pipeline را پیدا کنید. مطمئن شوید پورت‌های GitLab Runner، SSH و Docker Registry باز و مجاز هستند.
محدودیت‌های Load Balancer و DNS
پیکربندی نادرست load balancer ممکن است ترافیک را به نودهای غیرقابل‌دسترس هدایت کند. رکوردهای DNS منقضی یا TTL بلند می‌تواند باعث شود نام‌ها به آدرس‌های قدیمی رزولوشن شوند. بررسی health checkهای LB و اعتبارسنجی رکوردها جلوی ایجاد مشکل را می‌گیرد.
برای تشخیص سریع از ابزارهای زیر کمک بگیرید:
- tcpdump برای دیدن ترافیک شبکه
- wireshark برای تحلیل پکت‌ها
- curl برای تست endpointها
- dig و nslookup برای بررسی DNS
| مشکل | علائم | ابزار تشخیص | اقدام سریع |
|---|---|---|---|
| قطعی بین CI و runner | jobها شروع نمی‌شوند، timeoutهای اتصال | ping، traceroute، tcpdump | بررسی مسیر شبکه و راه‌اندازی مجدد رابط شبکه |
| فایروال پورت بسته | اتصالات رد شده، لاگ‌های iptables | iptables -L، security group logs | باز کردن پورت‌های موردنیاز و به‌روزرسانی قوانین |
| مسائل DNS و load balancer | رزولوشن نام نادرست، درخواست‌ها به نودهای مرگ‌خورده | dig، nslookup، بررسی health checks | به‌روزرسانی رکورد DNS و اصلاح پیکربندی LB |
| کندی دسترسی به رجیستری Docker | تاخیر در pull، failed downloads | curl به رجیستری، بررسی لاگ‌های registry | بررسی CDN یا mirror و افزایش پهنای باند |
در مدیریت روزمره، توجه منظم به وضعیت شبکه و بررسی دوره‌ای تنظیمات فایروال pipeline و DNS و load balancer pipeline می‌تواند از بروز زمان‌های انتظار طولانی جلوگیری کند.
مشکلات مرتبط با منابع سرور و ظرفیت
وقتی پایپ‌لاین شما در وضعیت Waiting قرار می‌گیرد، یکی از دلایل رایج کمبود منابع سرور است. بررسی سریع مصرف پردازنده، حافظه و دیسک به شما کمک می‌کند تا منشا تأخیر را پیدا کنید و جلوی گسترش مشکل را بگیرید.
در شرایطی که کمبود منابع runner رخ می‌دهد، jobها در صف می‌مانند تا یک runner آزاد شود. اگر با کمبود CPU و حافظه روبه‌رو باشید، زمان اجرای job افزایش می‌یابد و احتمال خطا در مراحل build و test بالا می‌رود.
محدودیت‌های I/O و storage full pipeline می‌تواند عملیات کش، نوشتن artifact و راه‌اندازی کانتینرها را مختل کند. دیسک پر یا I/O کند باعث توقف‌های متناوب و خطاهای نامشخص می‌شود که تشخیص آن بدون لاگ و مانیتورینگ دقیق دشوار است.
برای مشاهده و پیگیری CPU memory shortage CI از ابزارهایی مثل Prometheus و Grafana استفاده کنید. این ترکیب به شما نمودارهای بلادرنگ، تاریخچه مصرف و آلرت‌هایی برای عبور از آستانه‌ها می‌دهد. سرویس‌های تجاری مانند Datadog یا Zabbix نیز گزینه‌های مناسبی برای محیط‌های بزرگ‌تر هستند.
چند راهکار عملی برای کاهش تأثیر کمبود منابع runner و storage full pipeline:
- افزایش مقیاس افقی با افزودن runnerهای اضافی یا مقیاس عمودی با افزایش CPU/RAM در نودها.
- پاکسازی دوره‌ای لاگ‌ها و artifactهای قدیمی برای آزادسازی فضای دیسک.
- راه‌اندازی Storage as a Service یا استفاده از NFS/Cloud Storage برای جداسازی فضای ذخیره‌سازی از نودها.
- بهینه‌سازی jobها با محدود کردن همزمانی و استفاده از caching برای کاهش I/O و تکرار دانلودها.
در جدول زیر معیارهای مانیتورینگ و حد آستانه پیشنهادی را مشاهده می‌کنید تا سریع‌تر تصمیم بگیرید کدام اقدام را انجام دهید.
| معیار | آستانه هشدار | اقدام سریع |
|---|---|---|
| درصد استفاده از CPU | بیش از 75% | افزایش تعداد runner یا ارتقاء CPU نود |
| استفاده از حافظه (RAM) | بیش از 80% | افزایش حافظه یا کاهش بار همزمان jobها |
| میزان I/O صفی | تاخیر بیش از 100ms | انتقال به SSD یا بهینه‌سازی دسترسی دیسک |
| استفاده از دیسک | بیش از 85% | پاکسازی artifactها و استفاده از storage full pipeline مدیریت شده |
| تعداد queue شده jobها | بیش از 10% از ظرفیت | افزایش همزمانی کنترل‌شده یا افزودن runner |
خطاهای مربوط به تنظیمات Runner/Agent
وقتی پایپ‌لاین در وضعیت Waiting می‌ماند، اولین قدم بررسی تنظیمات runner یا agent است. مشکلاتی مانند اتصال، نسخه یا تگ‌ها می‌توانند مانع از اجرای job شوند. این مشکلات باعث پیچیدگی در رفتار صف می‌گردند.
وضعیت غیرفعال یا Down بودن
اگر runner در GitLab یا Jenkins offline، paused یا down باشد، jobها در حالت waiting می‌مانند. در GitLab، وضعیت Runner و آخرین زمان اتصال را بررسی کنید. در Jenkins، بخش Nodes و وضعیت agentها را بررسی کنید تا مطمئن شوید که اتصال فعال است.
نسخه‌ها و سازگاری
ناسازگاری بین نسخه سرور CI و runner یا agent می‌تواند اجرای job را متوقف کند. بررسی کنید که نسخه GitLab Runner و پلاگین‌های Jenkins با سرور شما سازگار باشند. به‌روزرسانی منظم یا استفاده از نسخه‌های تاییدشده می‌تواند مشکلات ناشی از incompatibility را کاهش دهد.
تنظیمات تگینگ و محدودسازی jobها
jobهایی که تگ مشخصی دارند فقط روی runnerهای دارای آن تگ اجرا می‌شوند. اگر هیچ runnerای با آن تگ موجود نباشد، jobها در صف می‌مانند. بررسی runner tagging ضروری است تا از تداخل با صف‌بندی جلوگیری شود.
محدودیت‌های concurrency و limits در پیکربندی runner هم می‌تواند باعث صف‌بندی شود. مقایسه تعداد jobهای همزمان با ظرفیت runner به شما نشان می‌دهد که آیا افزایش تعداد runner یا تغییر محدودیت‌ها لازم است.
در صورت مشاهده GitLab Runner down یا Jenkins agent issues، راهکار سریع شامل راه‌اندازی مجدد سرویس، بررسی لاگ‌ها برای خطاهای اتصال و همسان‌سازی نسخه‌ها است. اگر مدیریت دستی پیچیده است، استفاده از سرویس‌هایی مثل GitLab as a Service یا Jenkins as a Service می‌تواند اتوماسیون مقیاس‌دهی و پایداری runnerها را فراهم کند.
مجوزها و مشکلات Authentication که باعث انتظار می‌شوند
وقتی یک پایپ‌لاین در وضعیت waiting می‌ماند، یکی از دلایل رایج خطاهای احراز هویت است. بررسی سریع لاگ‌ها و پیام‌هایی که از سرویس‌های خارجی یا registry برمی‌گردد، کمک می‌کند تا علت واقعی را بیابیم.
خطاهای توکن و کلیدهای منقضی‌شده
توکن‌های کوتاه‌مدت برای Git, Docker Hub یا سرویس‌های ابری مانند AWS می‌توانند منقضی شوند. در این صورت، runner نتوانسته است کد یا artifact را fetch کند. این امر باعث توقف مرحله‌های pull و push می‌شود و job در وضعیت waiting باقی می‌ماند.
محدودیت‌های IAM و دسترسی به منابع
سیاست‌های IAM در AWS، Google Cloud یا Azure ممکن است خواندن یا نوشتن به bucket، registry یا دیتابیس را منع کنند. تنظیمات نادرست IAM permissions CI مانع از اجرای گام‌ها می‌شود و خطاهایی با سطح دسترسی پایین در لاگ ظاهر می‌شود.
راهکارهای بررسی و رفع مشکلات مجوز
ابتدا لاگ‌های authentication در runner و سرور CI را بررسی کن تا پیام‌های expired tokens یا خطاهای دسترسی را ببینی. سپس توکن‌ها را رفرش یا ری‌ایش کن و مطمئن شو زمان و TZ روی سرورها صحیح است.
سیاست‌های IAM را مرور کن و دسترسی‌های لازم برای سرویس‌ها را به صورت دقیق تعریف کن. از نقش‌های کمترین سطح دسترسی استفاده کن و با یک جدول کوتاه نقش‌ها و مجوزهای مورد نیاز را مستند کن.
برای مدیریت امن‌تر از سرویس‌هایی مانند HashiCorp Vault یا AWS Secrets Manager بهره بگیر. روتیشن منظم کلیدها و خودکارسازی بازنشانی توکن‌ها احتمال بروز expired tokens را کاهش می‌دهد.
در محیط‌های بزرگ، ادغام CI با سرویس‌های مدیریت‌شده مانند GitLab.com یا Jenkins X و استفاده از Database as a Service کمک می‌کند پیچیدگی IAM permissions CI کمتر شود و خطاهای مرتبط با دسترسی سریع‌تر برطرف شوند.
اگر بعد از اصلاح توکن و مجوزها مشکل پابرجاست، یک آزمون دستی با همان credentials از ماشین محلی یا از یک pod کوتاه‌مدت در Kubernetes اجرا کن تا مشکلات شبکه یا محدودیت سرویس‌دهنده را جدا کنی.
بلاک شدن به‌خاطر منابع اشتراکی و صف‌ها
وقتی تعداد jobهای ارسال شده به runners بیشتر از ظرفیت آنها شود، سیستم وارد حالت صف می‌گردد. این امر باعث ایجاد pipeline waiting می‌شود. مدیریت صحیح صف‌ها و تنظیم حداکثر تعداد همزمان (Concurrency Limits) می‌تواند از وقفه‌های ناگهانی جلوگیری کند.
در GitLab و Jenkins، ابزارهای نمایش صف وجود دارد که به شما امکان می‌دهد وضعیت را بررسی کنید. با مشاهده Build Queue در Jenkins یا بخش Pipelines > Jobs در GitLab، می‌توانید وضعیت jobها را بررسی و در صورت لزوم آنها را لغو یا اولویت‌بندی کنید.
راهکارهای عملی برای مدیریت صف‌ها شامل افزایش تعداد runners، فعال‌سازی autoscaling و تفکیک runners برای jobهای سنگین و سبک است. با تعریف quotas برای پروژه‌ها می‌توانید از مصرف بی‌رویه منابع مشترک جلوگیری کنید.
تنظیم اولویت برای jobهای بحرانی و اعمال حداکثر تعداد همزمان (Concurrency Limits) روی runnerها کارآمد است. این تنظیمات باعث می‌شوند pipeline queuing کنترل‌شده و پیش‌بینی‌پذیر باشد. همچنین، صف‌بندی jobها با نظم و ترتیب اجرا می‌شود.
در ادامه، جدول مقایسه‌ای از ابزارها و تنظیمات مفید برای مدیریت صف و منابع آورده شده است:
| مسئله | ابزار/تنظیم | راه حل پیشنهادی |
|---|---|---|
| صف طولانی jobها | GitLab Jobs / Jenkins Build Queue | افزایش runners، فعال‌سازی autoscaling، حذف jobهای قدیمی |
| اجرای همزمان بیش از حد | Concurrency limits در runner | تنظیم محدودیت همزمانی به ازای runner و پروژه |
| مصرف منابع مشترک | Quota در GitLab / تگ‌گذاری در Jenkins | تعریف quotas پروژه‌ای، تخصیص runners اختصاصی |
| نیاز به اولویت‌بندی | Priority settings / API | اعمال اولویت برای jobهای بحرانی و استفاده از API برای reorder |
| توزیع بار نامتوازن | Load Balancer / Balancer as a Service | پیکربندی LB برای توزیع هوشمند و تفکیک ترافیک CI |
تأثیر تنظیمات زمان‌بندی و زمان‌منتظر (Timeout) بر Waiting
تنظیمات زمان‌بندی و timeout در تعیین وضعیت waiting پایپ‌لاین نقش کلیدی دارند. انتخاب مقادیر مناسب برای pipeline timeout و زمان‌بندی CI scheduling می‌تواند از ایجاد صف‌های طولانی و مصرف بی‌رویه منابع جلوگیری کند.
تنظیمات Timeout در jobها و pipelineها
اگر timeout خیلی کوتاه باشد، jobها نصفه رها می‌شوند و ممکن است باعث خطاهای مکرر شوند. در مقابل، اگر timeout خیلی طولانی باشد، منابع برای مدت زیادی قفل می‌مانند و صف پر می‌شود.
در GitLab CI از key timeout استفاده می‌شود و در Jenkins می‌توان از Build Timeout Plugin بهره برد. انتخاب مقدار timeout باید بر اساس میانگین زمان اجرای jobها باشد.
مشکلات زمان‌بندی و cron که باعث تداخل می‌شوند
زمان‌بندی‌های همپوشان cron می‌توانند به cron conflicts pipeline منجر شوند و تعداد jobهای همزمان را افزایش دهند. این مشکل مخصوصاً در زمان‌های استقرار شبانه یا اجرای وظایف سنگین رخ می‌دهد.
بازبینی جدول‌های CI scheduling و جلوگیری از همزمانی مراحل بزرگ، صف‌ها را کم می‌کند و احتمال waiting کاهش می‌یابد.
پیشنهادات برای تنظیم زمان مناسب
مقادیر timeout را با استفاده از مانیتورینگ واقعی تنظیم کنید. توزیع زمان اجرای jobها را تحلیل کنید و مقدار را روی میانگین بعلاوه یک ضریب محافظ تعیین کنید.
استفاده از retry محدود به همراه timeout منطقی، جاب‌ها را قابل‌اعتمادتر می‌کند. همچنین، زمان‌بندی اجرای jobهای سنگین در ساعات کم‌باری و هماهنگی CI scheduling با تیم‌های توسعه می‌تواند از cron conflicts pipeline جلوگیری کند.
| مسئله | اثر بر Waiting | پیشنهاد عملی |
|---|---|---|
| Timeout خیلی کوتاه | jobها نیمه‌تمام و خطاهای مکرر | تنظیم براساس میانگین زمان اجرا و افزایش تدریجی |
| Timeout خیلی طولانی | قفل شدن منابع و افزایش صف | حداکثر منطقی تعیین کنید و بررسی دوره‌ای انجام دهید |
| Cronهای همپوشان | افزایش همزمانی و cron conflicts pipeline | بازنگری در CI scheduling و توزیع اجرا در زمان‌های مختلف |
| نبود داده مانیتورینگ | تنظیمات براساس حدس و خطا | انتخاب ابزار مانیتورینگ برای توزیع زمان و بهینه‌سازی pipeline timeout |
خطاهای مرتبط با مخازن کد و دسترسی به آرشیوها
وقتی pipeline شما در مرحله آغازین متوقف می‌شود، اغلب دلیلش به مشکلات مخزن برمی‌گردد. در این بخش به نکات عملی برای بررسی خطاهای fetch و pull می‌پردازیم. هدف این است که زمان توقف را کاهش دهید و روند CI را پایدار نگه دارید.
مشکلات fetch/pull از Git
خطاهای SSH یا HTTP هنگام clone یا fetch باعث می‌شوند jobها بلافاصله در حالت انتظار بمانند. بررسی آدرس‌های remote، وضعیت کلیدهای SSH و توکن‌های دسترسی ضروری است.
اگر با خطای احراز هویت مواجه شدید، کلیدها را روی سرور runner و در حساب سرویس‌دهنده مثل GitHub یا GitLab بررسی کنید. در صورت استفاده از proxy یا mirror داخلی، تنظیمات URL و پروکسی را نیز بازبینی کنید.
محدودیت حجم یا rate limits در سرویس‌دهندگان خارجی
سرویس‌های عمومی مانند GitHub و GitLab.com محدودیت نرخ درخواست دارند. هنگام مواجهه با خطاهای 429 یا timeout فرایند clone متوقف می‌شود و ممکن است pipeline وارد waiting شود.
برای کاهش تأثیر این محدودیت‌ها از mirrorهای محلی، کش داخلی یا GitLab as a Service استفاده کنید. این کار وابستگی به endpoints خارجی را کاهش می‌دهد.
چک‌لیست رفع مشکلات مخزن
- استقرار: اتصال از runner به مخزن را با git ls-remote یا ssh -T تست کنید.
- اعتبارسنجی: توکن‌ها و کلیدهای SSH را از نظر انقضا و دسترسی بررسی کنید.
- پیکربندی: آدرس‌های remote، proxy و تنظیمات CI را بازبینی نمایید.
- کش و mirror: پاکسازی کش محلی و راه‌اندازی mirror داخلی برای کاهش Git fetch issues پیشنهاد می‌شود.
- قابلیت مشاهده: لاگ‌های دسترسی را فعال کنید تا repository access CI شفاف و قابل پیگیری باشد.
- محدودیت‌ها: برای شناخت و مدیریت rate limits pipeline از زمان‌بندی مجدد یا backoff اتوماتیک استفاده کنید.
این اقدامات ساده اغلب به سرعت مشکل را حل می‌کنند. از تکرار waiting در مراحل اولیه pipeline جلوگیری می‌نمایند. نگهداری لاگ دسترسی و بازبینی دوره‌ای تنظیمات، به شما کمک می‌کند مشکل‌های مرتبط با Git fetch issues و محدودیت‌های سرویس‌دهنده را زود شناسایی کنید.
مسائل مربوط به dependencyها و imageهای داکر
پipelinen شما ممکن است در حالت انتظار بماند، زیرا Runner نتوانسته است imageهای مورد نیاز را دریافت کند. این مشکل می‌تواند ناشی از مشکلات شبکه، تنظیمات authentication نادرست و محدودیت‌های سرویس‌دهنده باشد. این عوامل باعث می‌شوند که job به‌طور کامل متوقف شود.
اگر با سرعت پایین در دانلود image مواجه شوید، زمان شروع job طولانی‌تر می‌شود. این امر منابع صف را اشغال کرده و باعث تأخیر می‌شود. لایه‌های بزرگ و لایه‌های تکراری که کش نشده‌اند، از عوامل اصلی این تأخیر هستند.
برای کاهش این مشکلات، ابتدا باید دسترسی به رجیستری را بررسی کنید. پیکربندی توکن و مجوزها و همچنین بررسی rate limits در Docker Hub یا GitLab Registry از اهمیت بالایی برخوردار است. برای کسب اطلاعات بیشتر و راهکارهای عملی، به راهنمای مربوط مراجعه کنید.
استفاده از registry محلی یا مدیریت‌شده مانند Harbor یا Artifactory، راه‌حل دیگری است. این ابزارها به کاهش وابستگی به اینترنت کمک کرده و سرعت دانلود را بهبود می‌بخشند.
بهینه‌سازی تصاویر با استفاده از multi-stage builds و انتخاب base imageهای سبک، حجم انتقال را کاهش می‌دهد. حذف فایل‌های غیرضروری و مرتب‌سازی لایه‌ها، زمان دانلود لایه‌ها را کاهش می‌دهد و از تأخیر در دانلود جلوگیری می‌کند.
پیاده‌سازی کش در سیستم CI و فعال‌سازی layer caching در GitLab یا Jenkins، باعث استفاده مجدد از لایه‌ها می‌شود. این تنظیمات بخش بزرگی از مشکلات کش را رفع کرده و به بهبود docker cache CI کمک می‌کنند.
| مشکل | علت شایع | اقدام پیشنهادی |
|---|---|---|
| عدم دسترسی به رجیستری | توکن منقضی، firewall، یا rate limits | بررسی authentication، تنظیمات شبکه و استفاده از registry محلی |
| slow image pull | لایه‌های بزرگ، پهنای باند محدود، یا کش غیرفعال | multi-stage builds، انتخاب base image کوچک، فعال‌سازی layer cache |
| مشکلات کش لایه | پیکربندی CI بدون cache یا تغییرات مکرر در Dockerfile | فعال‌سازی docker cache CI، استفاده از Mirror یا Registry داخلی |
| وابستگی به سرویس‌دهنده خارجی | قطع یا کندی اینترنت | استفاده از Harbor/Artifactory و Registry مدیریت‌شده |
نحوه لاگ‌گیری و عیب‌یابی عملی قدم‌به‌قدم
برای حل مشکل Waiting، باید به لاگ‌ها دقت کنید. این بخش، راهنمایی‌هایی برای پیدا کردن، فیلتر کردن و تحلیل لاگ‌ها ارائه می‌دهد. این کار زمان تشخیص مشکل را کوتاه می‌کند و به شما کمک می‌کند تا علت ریشه‌ای را پیدا کنید.
کجا لاگ‌ها را پیدا کنید
ابتدا باید لاگ‌های سرور CI را بررسی کنید. برای GitLab، به لاگ‌های GitLab server و systemd مراجعه کنید. در Jenkins، لاگ‌های master و agent را بررسی کنید. لاگ‌های سیستم عامل، شبکه و فایروال هم می‌توانند اطلاعات مهمی داشته باشند.
چه پرینت‌هایی کاربردی‌اند و چگونه فیلتر کنید
پیام‌های authentication، خطاهای شبکه و timeout، خطاهای تخصیص runner و خطاهای pull image را دنبال کنید. خطاهای فضای دیسک یا I/O را جدا کنید. فیلتر کردن بر اساس timestamp، job id و runner id سرعت کار را افزایش می‌دهد.
گام‌های عملی برای عیب‌یابی
گام اول: در سرور CI لاگ‌های تخصیص job را باز کنید و زمان و شناسه job را بیابید.
گام دوم: روی runner لاگ‌های شروع job را بررسی کنید تا خطاهای شروع یا timeout مشخص شوند.
گام سوم: تست دستی clone یا pull روی همان runner اجرا کنید تا مشکل شبکه یا دسترسی به مخزن شبیه‌سازی شود.
گام چهارم: اگر خطا به pull image مرتبط است، لاگ رجیستری و نتیجه دانلود لایه‌ها را چک کنید.
ابزارهای مانیتورینگ پیشنهادی
برای جمع‌آوری و جستجوی متمرکز از ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) استفاده کنید. برای متریک‌ها و alert، Prometheus + Grafana را به کار ببرید. برای خطای اپلیکیشن و پیگیری رخدادها، Sentry مناسب است. سرویس‌های مدیریت‌شده مانند Sentry as a Service مگان می‌توانند پیاده‌سازی را ساده کنند.
| منبع لاگ | نمونه پیام مفید | اقدام پیشنهادی |
|---|---|---|
| GitLab server | Failed to assign runner for job ID 12345 | بررسی وضعیت runner، تطابق تگ‌ها و مشاهده systemd logs |
| GitLab Runner | runner: job start timeout or authentication failed | تست دستی clone/pull و بازبینی توکن‌ها |
| Jenkins master/agent | Agent disconnected during workspace setup | بررسی نسخه‌ها، اتصال شبکه و لوکال لاگ‌های agent |
| سیستم عامل / دیسک | no space left on device | آزادسازی فضا، افزایش quota یا پاکسازی کش |
| شبکه / فایروال | connection timeout to registry.example.com | بررسی پورت‌ها، قوانین فایروال و تست مسیر شبکه |
ثبت و نگهداری منظم لاگ برای تحلیل علت ریشه‌ای ضروری است. با ترکیب pipeline logging، CI debugging logs و runner logs می‌توانی سریع‌تر مشکلات تکرارشونده را شناسایی و رفع کنی.
چک‌لیست سریع برای رفع مشکل pipeline در وضعیت Waiting
وقتی پایپ‌لاین در وضعیت Waiting می‌ماند، اجرای سریع و منظم یک چک‌لیست می‌تواند زمان تعمیر را کوتاه کند و بار تکرار خطا را کم کند. این بخش فهرستی از بررسی‌های عملی برای شما آماده کرده تا بتوانید به سرعت مشکل را تشخیص دهید و اقدام کنید.
- بررسی آنلاین بودن runnerها و تعداد executors آزاد؛ مطمئن شوید حداقل یک runner در دسترس است.
- کنترل سلامت نودها: مصرف CPU، حافظه و دیسک را در هر node چک کنید تا نشتی منابع پیدا شود.
- اجرای یک job دستی کوتاه برای اطمینان از اینکه runnerها وظایف را قبول و اجرا می‌کنند.
اعتبارسنجی شبکه و دسترسی‌ها
- تست اتصال شبکه بین سرور CI و runners با ping و traceroute؛ بررسی پورت‌ها و قوانین فایروال.
- اعتبارسنجی توکن‌ها و کلیدها: بررسی تاریخ انقضا و سطح دسترسی برای مخازن و رجیستری‌های Docker.
- اجرای quick CI checks شامل clone و fetch دستی از مخزن برای تأیید دسترسی و سرعت واکنش.
کاهش بار و آزادسازی منابع
- بررسی صف jobها در سیستم؛ حذف یا اولویت‌بندی jobهای غیرضروری برای کاهش انتظار.
- پاکسازی فضای دیسک: حذف artifactهای قدیمی و کش‌های سنگین برای آزادسازی I/O و دیسک.
- در صورت تکرار مشکل، فعال‌سازی autoscaling یا افزایش ظرفیت موقت برای کمک به fix waiting pipeline و تخلیه صف‌ها.
این چک‌لیست به عنوان یک ابزار عملی در کنار مانیتورینگ شما عمل می‌کند. برای اجرای سریع، از quick CI checks استفاده کنید و در صورت نیاز، از سرویس‌های مدیریت‌شده مانند GitLab as a Service یا Jenkins as a Service بهره ببرید تا زمان عیب‌یابی کوتاه‌تر شود.
پیشگیری: بهینه‌سازی تنظیمات برای جلوگیری از Waiting
برای جلوگیری از وضعیت Waiting در پایپ‌لاین، باید سیاست‌هایی تنظیم کنید که با ظرفیت زیرساخت همخوانی داشته باشد. هدف این بخش، ارائه راهکارهای عملی برای جلوگیری از تأخیر در پایپ‌لاین و بهبود فرآیند CI است. این کار به کاهش تکرار تأخیرها کمک می‌کند.
تنظیم محدودیت‌های همزمانی و quotas منطقی
محدودیت‌های همزمانی را بر اساس توان runner و nodeها تعیین کنید. برای هر گروه پروژه، quota جداگانه‌ای تعریف کنید تا یک پروژه تمام منابع را مصرف نکند.
استفاده از الگوهای ترافیکی روزانه برای زمان‌بندی jobها توصیه می‌شود. این کار به CI optimization کمک می‌کند و احتمال صف‌شدن jobها را کاهش می‌دهد.
استفاده از caching و artifactها
استفاده از caching برای dependencyها و لایه‌های Docker باعث کاهش بار شبکه و زمان اجرا می‌شود. نگهداری منظم و پاکسازی خودکار artifactهای قدیمی ضروری است.
طراحی یک سیاست برای caching pipelines، شامل TTL مناسب و مکان ذخیره‌سازی، به کاهش زمان fetch و تکرار دانلودها کمک می‌کند.
اتوماسیون مانیتورینگ و هشداردهی
تعریف alert برای CPU، RAM، Disk و طول صف‌ها به شما امکان می‌دهد قبل از ایجاد Bottleneck وارد عمل شوید. اتصال هشدارها به playbookهای اتوماسیون باعث واکنش سریع می‌شود.
ابزارهایی مثل Sentry، Prometheus و Grafana را برای گزارش‌دهی و هشدار ترکیب کنید تا CI optimization قابل پایش و بهبود باشد.
آموزش و مستندسازی
تیم را برای استفاده صحیح از runners و زمان‌بندی jobها آموزش دهید. مستندسازی بهترین شیوه‌ها باعث می‌شود همه اعضا الگوهای یکسانی را دنبال کنند.
با اجرای این موارد، احتمال وقوع Waiting کاهش می‌یابد و مدیریت caching pipelines ساده‌تر خواهد شد.
چگونه می‌توانید از خدمات مگان برای رفع مشکل استفاده کنید
وقتی پایپ‌لاین در وضعیت Waiting می‌ماند، استفاده از خدمات مگان می‌تواند زمان بازیابی را کوتاه کند و ریشه‌ی مشکل را برطرف سازد. تیم مگان مجموعه‌ای از سرویس‌های مدیریت‌شده را ارائه می‌دهد که برای عیب‌یابی و پایدارسازی CI/CD مناسب‌اند.
معرفی خدمات مرتبط مگان برای حل مشکلات Waiting
خدمات مگان شامل Kubernetes as a Service، GitLab as a Service، Jenkins as a Service و Infrastructure as a Service است. این بسته‌ها برای مدیریت منابع، نگهداری runners و بهبود دسترسی به storage طراحی شده‌اند.
سرویس‌های Storage as a Service، Balancer as a Service و Firewall as a Service ترافیک و دسترسی را بهبود می‌دهند. Sentry as a Service و ابزارهای مانیتورینگ خطا را کمّی می‌کنند تا مشکل Waiting سریع‌تر تشخیص داده شود.
چگونه Kubernetes as a Service و Gitlab/Jenkins as a Service کمک می‌کنند
Kubernetes as a Service مدیریت خودکار مقیاس‌پذیری را ارائه می‌دهد. این سرویس از پر شدن صف اجراکنندگان جلوگیری می‌کند و منابع را به‌صورت پویا تخصیص می‌دهد تا صف‌های job کاهش یابد.
GitLab as a Service و Jenkins as a Service runners مدیریت‌شده و به‌روز را فراهم می‌کنند. با انتقال runners به سرویس مدیریت‌شده، نیاز به نگهداری داخلی کاهش می‌یابد و احتمال بروز خطاهای مربوط به نسخه یا تنظیمات پایین می‌آید.
Infrastructure as a Service و Storage as a Service ظرفیت دیسک و I/O پایدار تامین می‌کنند تا artifacts و cacheها باعث waiting نشوند. Balancer as a Service توزیع ترافیک را بهینه می‌کند و Firewall as a Service مشکلات پورت و دسترسی را رفع می‌کند.
نحوه تماس و استفاده از خدمات مگان برای پشتیبانی زیرساخت
شما می‌توانید سرویس‌ها را از طریق وب‌سایت مگان سفارش دهید و مستندات و فرم تماس برای درخواست مشاوره در بلاگ مگان در دسترس است. برای بررسی مسائل مربوط به Load Balancer به مطلب پیشنهادی در مراجعه کنید.
تیم مگان پیاده‌سازی، مهاجرت runners و تنظیمات امنیتی را بر عهده می‌گیرد. برای سرویس‌های دارای برچسب (Insured) پشتیبانی رسمی و SLA مشخص ارائه می‌شود تا زمان downtime کاهش یابد و رفع waiting pipeline با مگان سریع‌تر انجام شود.
| خدمت | کاربرد عملی | نتیجه در رفع Waiting |
|---|---|---|
| Kubernetes as a Service | مقیاس‌پذیری خودکار برای اجراکنندگان کانتینری | کاهش صف‌ها و جلوگیری از کمبود منابع |
| GitLab as a Service / Jenkins as a Service | رنرهای مدیریت‌شده و پایداری CI/CD | کاهش خطاهای نسخه و افزایش ثبات اجرا |
| Infrastructure / Storage as a Service | تأمین CPU، حافظه و فضای دیسک برای artifacts | جلوگیری از زمان‌گیر شدن I/O و پر شدن دیسک |
| Balancer as a Service | توزیع هوشمند ترافیک و سلامت سرویس‌ها | کاهش گلوگاه‌های شبکه و افزایش دسترس‌پذیری |
| Firewall as a Service | مدیریت پورت‌ها و قوانین دسترسی | حل مشکلات اتصال که منجر به Waiting می‌شوند |
| Sentry / Uptimus as a Service | مانیتورینگ خطا و تحلیل عملکرد pipeline | شناسایی سریع علل Waiting و پیشنهاد راهکار |
خلاصه
در این جمع‌بندی، گام‌های کاربردی برای حل مشکل pipeline waiting را به‌صورت فشرده ارائه دادیم. تشخیص سریع علائم، بررسی شبکه و فایروال، اعتبارسنجی runners و مجوزها، و مانیتورینگ منابع از جمله این گام‌ها هستند. با دنبال کردن این مراحل، می‌توانید زمان عیب‌یابی را کاهش داده و از بروز دوباره وضعیت Waiting جلوگیری نمایید.
نکات عملی کلیدی شامل مانیتورینگ مستمر و مدیریت هوشمندانه منابع است. همچنین، استفاده از caching و به‌روزرسانی منظم runners از اهمیت بالایی برخوردار است. مدیریت صف‌ها و بهینه‌سازی تصاویر داکر نیز در بهبود عملکرد نقش مهمی دارند و در راهنمای سریع CI/CD به‌عنوان قدم‌های ضروری مطرح شده‌اند.
استفاده از خدمات مگان می‌تواند زمان رفع مشکل را کاهش دهد و در پیشگیری از waiting موثر باشد. خدمات مانند Kubernetes as a Service و GitLab/Jenkins as a Service به همراه Infrastructure as a Service، زیرساخت پایدارتری فراهم می‌کنند. این امر به بهبود روان‌تر عملیات CI/CD کمک می‌کند.
اگر به پشتیبانی عملی یا راه‌اندازی سرویس نیاز دارید، از پیشنهادهای مگان برای راه‌اندازی و مانیتورینگ استفاده کنید. این اقدامات باعث کاهش وقفه و افزایش بازده تیم شما خواهند شد.
