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CircleCI Runner (Machine Mode) 镜像文档

镜像概述和主要用途

概述

CircleCI Runner (Machine Mode) 镜像是用于在自托管环境中以机器模式运行 CircleCI 作业的 Docker 镜像。该模式允许作业直接运行在宿主系统的底层环境中(而非容器隔离环境),支持直接访问系统资源、硬件设备及原生系统依赖,适用于需要突破容器隔离限制的 CI/CD 场景。

主要用途

  • 执行需要直接访问底层系统资源(如 CPU、内存、GPU)的 CircleCI 作业
  • 运行依赖特定系统库、驱动或硬件的任务(如编译内核模块、硬件加速计算)
  • 处理资源密集型任务(如大型项目编译、自动化测试集群)
  • 在自定义系统环境中执行 CI/CD 流程,满足企业级合规或定制化需求

核心功能和特性

  • 原生系统访问:作业直接运行在宿主系统环境,无容器隔离层,支持访问完整系统调用和设备文件
  • 多平台兼容:支持 Linux x86_64/ARM64 架构,兼容主流操作系统(如 Ubuntu、CentOS)
  • 资源高效利用:通过直接调度系统资源,减少容器化带来的性能开销
  • 无缝集成 CircleCI:与 CircleCI 平台原生集成,支持作业队列管理、日志实时同步及状态监控
  • 灵活配置:支持通过环境变量、配置文件自定义 Runner 行为,适配不同场景需求

使用场景和适用范围

典型使用场景

  • 资源密集型任务:如大数据处理、机器学***模型训练、游戏引擎编译等需高 CPU/内存的作业
  • 硬件依赖任务:需访问 GPU、FPGA 或特定外设(如 USB 设备)的测试或构建流程
  • 系统级操作:需修改内核参数、加载驱动模块或执行系统级脚本的任务
  • 定制化环境需求:企业内部私有系统库、自研工具链或特定版本依赖的场景

适用范围

  • 企业级研发团队:需在私有基础设施上运行 CI/CD 作业,满足数据合规或安全要求
  • 高性能计算场景:科研机构、AI 实验室等需利用专用硬件加速的场景
  • 复杂系统构建:嵌入式开发、操作系统内核开发等需深度系统访问的领域

使用方法和配置说明

安装前提

  • 已安装 Docker Engine(20.10+)及 Docker Compose(可选,用于编排)
  • 拥有 CircleCI 账户及组织权限,并已在 CircleCI 控制台创建 Runner 资源类(Resource Class)
  • 获取有效的 Runner 注册令牌(Runner Token):在 CircleCI 组织设置 > Runners > 注册 Runner 中生成

获取镜像

该镜像通常通过 CircleCI ***渠道分发,或通过私有仓库获取。拉取命令示例:

bash
docker pull circleci/runner:machine-mode-latest

基本运行命令

通过 docker run 启动 Runner 容器,核心参数需包含 Runner 令牌、名称及资源类信息:

bash
docker run -d \
  --name circleci-runner-machine \
  --privileged \  # 机器模式需特权模式以访问宿主系统资源
  -e CIRCLECI_RUNNER_TOKEN="your_runner_token" \  # 替换为实际 Runner 令牌
  -e RUNNER_NAME="my-machine-runner-01" \  # 自定义 Runner 名称(需唯一)
  -e RESOURCE_CLASS="your-org/machine-medium" \  # 替换为 CircleCI 资源类名称
  -e RUNNER_MODE="machine" \  # 指定为机器模式
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \  # 可选:如需在作业中使用 Docker
  circleci/runner:machine-mode-latest

说明:--privileged 标志为机器模式必需,用于解除容器对系统资源的访问限制。

环境变量说明

环境变量名描述是否必填示例值
CIRCLECI_RUNNER_TOKENCircleCI Runner 注册令牌,用于认证 Runner 与平台的连接是runner-token-abc123...
RUNNER_NAMERunner 实例名称,需在组织内唯一,用于识别和管理是machine-runner-01
RESOURCE_CLASSCircleCI 资源类名称,格式为 组织名/资源类名,需提前在平台创建是my-org/machine-highcpu
RUNNER_MODE运行模式,固定为 machine是machine
RUNNER_LABELS自定义标签,用于作业调度过滤(逗号分隔)否gpu,ubuntu2204,x86_64
LOG_LEVEL日志级别(debug/info/warn/error)否info
CIRCLECI_API_URLCircleCI API 端点(默认:[***])否[***]

docker-compose 配置示例

通过 Docker Compose 管理 Runner 容器,便于持久化配置和服务编排:

yaml
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  circleci-runner:
    image: circleci/runner:machine-mode-latest
    container_name: circleci-machine-runner
    restart: always  # 容器退出时自动重启
    privileged: true
    environment:
      - CIRCLECI_RUNNER_TOKEN=your_runner_token  # 替换为实际令牌
      - RUNNER_NAME=machine-runner-prod-01
      - RESOURCE_CLASS=my-org/prod-machine
      - RUNNER_MODE=machine
      - RUNNER_LABELS=gpu,nvidia,ubuntu2204
      - LOG_LEVEL=info
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock  # 允许作业内使用 Docker
      - ./runner-config:/etc/circleci-runner  # 挂载自定义配置文件(可选)
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '8'  # 限制 CPU 核心数
          memory: 16G  # 限制内存使用

启动命令:

bash
docker-compose up -d

高级配置选项

1. 资源限制

通过 Docker 原生参数限制 Runner 容器的资源使用,避免影响宿主系统:

bash
docker run -d \
  --name circleci-runner-machine \
  --privileged \
  --cpus 4 \  # 限制使用 4 核 CPU
  --memory 8G \  # 限制使用 8GB 内存
  -e CIRCLECI_RUNNER_TOKEN="your_token" \
  ...  # 其他参数
  circleci/runner:machine-mode-latest

2. 持久化 Runner 配置

将 Runner 配置文件(如 runner-config.yaml)挂载到容器内,实现自定义配置持久化:

bash
docker run -d \
  ...
  -v /host/path/to/runner-config.yaml:/etc/circleci-runner/runner-config.yaml \
  ...

3. 网络配置

指定自定义网络或端口映射(如需外部监控 Runner 状态):

bash
docker run -d \
  ...
  --network custom-network \  # 加入自定义 Docker 网络
  -p 9000:9000 \  # 映射监控端口(如 Runner 内置监控接口)
  ...

验证 Runner 状态

Runner 启动后,可通过以下方式验证是否正常连接 CircleCI 平台:

  1. 查看容器日志:docker logs circleci-runner-machine,出现 Runner registered successfully 表示注册成功
  2. 在 CircleCI 控制台 > 组织设置 > Runners 中,确认 Runner 状态为 Active
  3. 提交包含 resource_class: your-org/machine-medium 的 CircleCI 作业,验证作业是否被该 Runner 接收并执行
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暂无描述
100M+ pulls
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用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

轩辕镜像下载加速使用手册

探索更多轩辕镜像的使用方法,找到最适合您系统的配置方式

登录仓库拉取

通过 Docker 登录认证访问私有仓库

Linux

在 Linux 系统配置镜像加速服务

Windows/Mac

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Docker Compose

Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

群晖

Synology 群晖 NAS 配置加速

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

极空间 NAS 系统配置加速服务

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像加速

威联通

QNAP 威联通 NAS 配置加速

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Singularity/Apptainer

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其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

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