{"meta":{"title":"推荐用于运行 CodeQL 的硬件资源","intro":"根据代码库的大小，推荐在自托管计算机上运行 CodeQL 分析的规范（RAM、CPU 内核和磁盘）。","product":"安全性和代码质量","breadcrumbs":[{"href":"/zh/code-security","title":"安全性和代码质量"},{"href":"/zh/code-security/reference","title":"Reference"},{"href":"/zh/code-security/reference/code-scanning","title":"代码扫描"},{"href":"/zh/code-security/reference/code-scanning/codeql","title":"CodeQL"},{"href":"/zh/code-security/reference/code-scanning/codeql/recommended-hardware-resources-for-running-codeql","title":"CodeQL 的硬件资源"}],"documentType":"article"},"body":"# 推荐用于运行 CodeQL 的硬件资源\n\n根据代码库的大小，推荐在自托管计算机上运行 CodeQL 分析的规范（RAM、CPU 内核和磁盘）。\n\n可以在 GitHub Actions 或外部 CI 系统上配置 CodeQL。 CodeQL 与 GitHub Actions 上 GitHub 托管的运行器完全兼容。\n\n如果您使用的是外部 CI 系统，或者 GitHub Actions 上的自托管运行器用于私有存储库，则您负责配置自己的硬件。 运行 CodeQL 的最佳硬件配置可能因代码库的大小和复杂性、所使用的编程语言和生成系统以及 CI 工作流配置而异。\n\n下表根据基本代码的大小，提供了推荐用于运行 CodeQL 分析的硬件规格。 可将这些作为确定所选硬件或虚拟机的起点。 具有更多资源的计算机可能会提高分析性能，但维护成本也可能更高。\n\n| 代码库大小 | RAM | CPU |\n|--------|--------|--------|\n| 小（<100K 行代码） | 8 GB 或更高 | 2 个核心 |\n| 中（100 K 到 1 M 行代码） | 16 GB 或更高 | 4 或 8 核 |\n| 大（>1 M 行代码） | 64 GB 或更高 | 8 核 |\n\n对于所有代码库大小，我们建议使用具有 14 GB 或更多磁盘空间的 SSD。 必须有足够的磁盘空间来检出和构建代码，以及用于 CodeQL 产生的数据的额外空间。"}