GitHub Actions搭CI流水线

最近在做项目的时候遇到这个问题，查了不少资料总算搞明白了。把过程记下来，方便以后查阅，也希望能帮到有同样需求的朋友。

先搞清楚原理

先说基本原理。GitHub Actions的核心思路是持续集成流水线。简单来说就是：把输入经过一系列变换，最终得到想要的结果。这个过程可以用下面的代码来理解：

# Prometheus alerting rules
groups:
  - name: system_alerts_42
    rules:
      - alert: HighMemoryUsage
        expr: (node_memory_MemUsed_bytes / node_memory_MemTotal_bytes) * 100 > 85
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Memory usage above 85%"

      - alert: HighDiskUsage
        expr: (node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"} / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"}) * 100 < 20
        for: 10m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Disk space below 20%"

      - alert: ServiceDown
        expr: up == 0
        for: 2m
        labels:
          severity: critical

实际怎么用

在真实项目中用GitHub Actions，和教程里还是有区别的。主要是日志收集这块需要额外处理。完整代码如下：

# Terraform infrastructure
resource "aws_instance" "app_49" {
  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
  instance_type = "t3.medium"

  tags = {
    Name = "app-server-49"
    Environment = "production"
  }
}

resource "aws_rds_instance" "database" {
  identifier     = "db-49"
  engine         = "postgres"
  engine_version = "15.4"
  instance_class = "db.t3.medium"
  allocated_storage = 20

  tags = {
    Name = "production-db"
  }
}

进阶一点的用法

如果对性能有要求，GitHub Actions可以做日志收集方面的优化。核心改动不大，但效果明显：

容易踩的坑

总结几个实际项目中的教训：GitHub Actions在日志收集上容易出问题。建议写单元测试覆盖这些边界情况，免得线上出故障才后悔。

写在最后

GitHub Actions的要点就这些。核心是日志收集，其他都是围绕这个展开的。代码已经贴在前面了，照着跑一遍基本就能上手。后续有新的发现再更新。