GitHub Actions高速化実践：Matrix戦略・依存キャッシュ・失敗切り分けの設計ガイド
GitHub Actions高速化実践：Matrix戦略・依存キャッシュ・失敗切り分けの設計ガイド GitHub Actions は便利ですが、プロジェクトが成長すると「遅い」「不安定」「原因が分かりにくい」という三重苦になりがちです。特に monorepo や複数ランタイム対応（Node/Python/Go など）では、ワークフローの設計次第で CI 時間が 2〜3 倍変わります。 本記事では、実行時間を短くしながら失敗時の調査コストも下げるために、matrix 設計・キャッシュ設計・障害時の確認順序を具体的に整理します。 1. まず「何を並列化するか」を決める Actions の高速化は、いきなりキャッシュ最適化から入るより、先にジョブ分解を決める方が効きます。原則は次の通りです。 並列化すべき: 独立テスト（OS/バージョン別、サービス別） 直列にすべき: デプロイ、DB マイグレーション、本番反映 依存を分ける: lint/typecheck/test/build を一つに詰め込まない 悪い例は、1ジョブに全部詰め込み、失敗時に最初から再実行するパターンです。良い設計では「lint は通るが test だけ失敗」のように切り分けできます。 2. matrix を作るときの実践ルール matrix は便利ですが、組み合わせ爆発で逆に遅くなることがあります。例えば os x runtime x db をすべて直積にすると、不要なジョブが大量発生します。そこで include/exclude を活用します。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 strategy: fail-fast: false matrix: os: [ubuntu-latest, macos-latest] node: [20, 22] include: - os: ubuntu-latest node: 22 coverage: true exclude: - os: macos-latest node: 20 ポイントは次です。 ...