当前位置: 首页 > news >正文

GitHub Actions定时任务配置完全指南:从Cron语法到实战示例

你好,我是悦创。

博客网站:https://blog.bornforthis.cn/

本教程将详细讲解如何在GitHub Actions中配置定时任务(Scheduled Tasks),帮助你掌握 Cron 表达式的编写规则和实际应用场景。

一、定时任务基础配置

1.1 核心语法结构

on:schedule:- cron: "分 时 日 月 周"

1.2 参数解析

组件取值范围说明
0-59分钟
0-23小时(UTC时间)
1-31月份中的日期
1-12 或 JAN-DEC月份
0-6 或 SUN-SAT星期(0=周日)

二、Cron表达式详解

2.1 特殊字符说明

符号示例作用
** * * * *任意值
,0,30 * * * *多个值
-0-5 * * * *范围值
/*/15 * * * *间隔值

2.2 常用配置模板

on:schedule:# 每5分钟(GitHub最小间隔)- cron: "*/5 * * * *"# 每日UTC时间0点- cron: "0 0 * * *"# 每周一北京时间上午8点- cron: "0 0 * * 1"timezone: Asia/Shanghai# 每月1号正午执行- cron: "0 12 1 * *"

三、高级配置技巧

3.1 时区设置

- cron: "0 8 * * *"timezone: Asia/Shanghai  # 支持IANA时区数据库格式

3.2 分支过滤

on:schedule:- cron: "0 0 * * *"branches:  # 限定触发的分支- main- release/*

3.3 多任务配置

on:schedule:- cron: "0 9 * * 1-5"   # 工作日早9点- cron: "0 18 * * 1-5"  # 工作日晚6点- cron: "0 12 * * 0"    # 周日中午12点

四、注意事项

  1. 执行延迟:GitHub Actions的定时任务可能有1-10分钟的延迟
  2. 频率限制
    • 公共仓库:每月2000分钟免费额度
    • 私有仓库:每月500分钟免费额度
  3. 日志查看:执行记录可在仓库的 Actions 标签页查看
  4. 表达式验证:推荐使用 crontab.guru 调试表达式

五、实战应用场景

5.1 自动化测试

name: Daily Test
on:schedule:- cron: "0 0 * * *"
jobs:test:runs-on: ubuntu-lateststeps:- run: npm test

5.2 数据备份

name: Weekly Backup
on:schedule:- cron: "0 3 * * 6"  # 每周六凌晨3点
jobs:backup:runs-on: ubuntu-lateststeps:- name: Backup databaserun: ./scripts/backup.sh

5.3 定时通知

name: Morning Reminder
on:schedule:- cron: "0 9 * * 1-5"  # 工作日早9点
jobs:notify:runs-on: ubuntu-lateststeps:- uses: actions-slack@v3with:payload: |{"text": "每日站会时间到!"}

SEO优化提示:本文包含高频搜索关键词「GitHub Actions定时任务」「Cron配置指南」「自动化工作流」,建议在相关技术社区和博客平台发布时保留标题结构。

http://www.lryc.cn/news/530107.html

相关文章:

  • Van-Nav:新年,将自己学习的项目地址统一整理搭建自己的私人导航站,供自己后续查阅使用,做技术的同学应该都有一个自己网站的梦想
  • Easy系列PLC尺寸测量功能块ST代码(激光微距仪应用)
  • Manacher 最长回文子串
  • 51单片机开发:独立键盘实验
  • 组件框架漏洞
  • OFDM系统仿真
  • 基于单片机的盲人智能水杯系统(论文+源码)
  • 安心即美的生活方式
  • 安卓(android)订餐菜单【Android移动开发基础案例教程(第2版)黑马程序员】
  • 【cocos creator】【模拟经营】餐厅经营demo
  • 前端 | 深入理解Promise
  • Visual Studio Code修改terminal字体
  • 自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)
  • 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
  • 【论文笔记】Fast3R:前向并行muti-view重建方法
  • 谈谈你所了解的AR技术吧!
  • upload labs靶场
  • 搜索引擎友好:设计快速收录的网站架构
  • 基于 oneM2M 标准的空气质量监测系统的互操作性
  • 春晚舞台上的人形机器人:科技与文化的奇妙融合
  • 零基础学习书生.浦语大模型-入门岛
  • Gurobi基础语法之 addConstr, addConstrs, addQConstr, addMQConstr
  • 数据结构---图的遍历
  • Qwen 模型自动构建知识图谱,生成病例 + 评价指标优化策略
  • .Net Web API 访问权限限定
  • 项目架构调整,切换版本并发布到中央仓库
  • 考试知识点位运算
  • matlab快速入门(2)-- 数据处理与可视化
  • Kafka中文文档
  • Python-列表