AWS EC2实例上Jenkins Pipeline运行bundle install异常缓慢问题求助

• 实例资源不足：如果使用AWS免费 tier的低配置实例（如t2.micro），CPU、内存配额不足以支撑带原生扩展的gem（如nokogiri、pg等）的编译操作，资源耗尽后触发系统OOM，表现为进程无响应卡死。
• 网络链路异常：AWS默认网络到官方RubyGems源的链路延迟高、丢包率高，或系统优先走IPv6连接但实例未配置可用IPv6，导致连接反复超时重试，拉取gem包速度极慢。
• Docker容器资源受限：Pipeline使用Docker作为执行代理时，默认容器未分配足够的CPU、内存配额，编译操作资源不足触发卡顿。
• 无依赖缓存机制：每次Pipeline执行都会重新拉取全部gem、重新编译，无缓存复用机制拉长执行时间，也会放大网络、资源问题的影响。
• 特定gem兼容问题：部分gem版本与你使用的ruby:2.6.6镜像存在兼容问题，编译阶段进入死循环无法结束。

• 升级EC2实例规格：优先将实例调整至t3.small及以上配置，同时可手动添加1-2G的交换分区，避免编译阶段内存不足。手动执行任务时可通过top、dstat命令监控资源占用，确认是否存在资源瓶颈。
• 替换RubyGems镜像源：无需将源改成不安全的http协议，直接在Pipeline中配置国内镜像源即可，在Build阶段的bundle install前增加如下步骤：

  sh 'bundle config mirror.https://rubygems.org https://gems.ruby-china.com'
  

  该配置无需修改代码库中的Gemfile，灵活度更高。
• 强制优先使用IPv4：在Pipeline的sh步骤中添加如下配置，避免IPv6连接超时问题：

  sh 'echo "precedence ::ffff:0:0/96 100" >> /etc/gai.conf'
  

• 调整Docker资源配额：修改Pipeline的Docker agent配置，为容器分配足够的编译资源，参考配置如下：

  agent { 
    docker { 
      image 'ruby:2.6.6'
      args '--cpus 2 --memory 2g -v bundle_cache:/usr/local/bundle'
    } 
  }
  

  其中-v bundle_cache:/usr/local/bundle参数会创建Docker volume缓存已安装的gem，下次执行无需重复下载编译，大幅缩短执行时间。
• 优化bundle install参数：调整安装命令增加重试机制、自动适配CPU核心数：

  sh 'bundle install --jobs $(nproc) --retry 3 --verbose'
  

  新增的--verbose参数可以输出详细安装日志，方便定位具体卡在哪个gem的安装步骤，针对性处理兼容问题。
• 预编译问题gem：如果定位到是某一个原生gem编译卡顿，可以基于ruby:2.6.6制作自定义镜像，提前预装对应gem的编译依赖和稳定版本，直接使用自定义镜像作为Pipeline的执行环境。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者josegp