執行模式
- 執行模式可以讓你在多個主機上執行多個任務。
執行策略：
- 默認fabric是單個有序地執行方法，其行為如下：
1. 創建一系列任務，通過fab任務執行要執行的任務；
2. 根據主機列表定義，去執行每一個任務；
3. 沒有主機定義的任務，將在本地執行一次。
如：
from fabric.api import run, env env.hosts = ['host1', 'host2'] def taskA(): run('ls') def taskB(): run('whoami') # 將在host1, host2都執行taskA, taskB $ fab taskA taskB # 執行順序如下 taskA executed on host1 taskA executed on host2 taskB executed on host1 taskB executed on host2
定義任務：
- 如何定義任務，詳情可見這里。
定義主機列表：
- 大多數時候你都需要根據目標，來定義多個遠程主機，而不是僅在本地。
主機：
- python定義的主機字符串為:
username@hostname:port #用戶名和端口都可以省略
- 主機定義也支持IPV6格式，如：
::1, [::1]:1222 user@2001:db8::1 user@[2001:db8::1]:1222
角色：
- 角色提供了可以定義一個字符串對應於一組主機列表，而不是每次都針對的是整個主機列表，如：
from fabric.api import env #假如www1, www2, www3是你的web服務器, 你可以指定任務由特定的角色來執行 env.roledefs['webservers'] = ['www1', 'www2', 'www3'] # 定義多個角色 env.roledefs = { 'web': ['www1', 'www2', 'www3'], 'dns': ['ns1', 'ns2'] }
怎么構建hosts:
- 通過全局的env:
from fabric.api import env, run env.hosts = ['host1', 'host2'] def mytask(): run('ls /var/www')
- env配置會被每個任務檢查，因此你完全可以在方法中設置env，如：
from fabric.api import env, run def set_hosts(): env.hosts = ['host1', 'host2'] def mytask(): run('ls /var/www') # 調用 fab set_hosts mytask, set_hosts
- 通過命令行參數指定：
$ fab -H host1,host2 mytask #會被env.hosts所重寫，類似角色也可以通過-R role1, role2, ...來定義
- 你也可以擴展命令行定義的主機，如：
from fabric.api import env, run env.hosts.extend(['host3', 'host4']) def mytask(): run('ls /var/www') # 那么執行主機將merge為host1,host2,host3,host4 fab -H host1, host2 mytask
NOTE: env.hosts是python的list對象，所以你可以用list.append()方法添加host，或者其他方法。
- 針對每個任務的命令行參數：這是fabric提供一種更細粒度的定制：
from fabric.api import run def mytask(): run('ls /var/www') # 該定義將重寫其他任何hosts定義，mytask僅會在host1，host2上執行 fab mytask:hosts="host1;host2"
- 針對每個任務進行修飾：
from fabric.api import hosts, run @hosts('host1', 'host2') def mytask(): run('ls /var/www') # 或者 my_hosts = ('host1', 'host2') @hosts(my_hosts) def mytask(): # ... # 這種修飾將重寫env.hosts設置, 但不會重寫上面通過命令行定義的任務。
- 總結下上面這些host與task綁定定義的優先級：
# 由高到低 1. 命令行 fab mytask:host=host1 2. fabfile中修飾任務@hosts('host1') 3. 在fabfile中設置env.hosts = ['host1'] 4. 在命令行中-H host1,host2,...
- 主機列表組合
from fabric.api import env, hosts, roles, run env.roledefs = {'role1': ['b', 'c']} @hosts('a', 'b') @roles('role1') def mytask(): run('ls /var/www') # 若命令行不包含task定義，則上面的mytask家在a, b, c主機上執行
- 排除特定的主機
# 若myrole被定義運行[host1, host2,...,host15], 則該命令將排除host2,host5 $ fab -R myrole -x host2,host5 mytask #該-x並不會修改env.hosts
用Execute智能地執行任務：
- 看這么一個例子：
from fabric.api import run, roles env.roledefs = { 'db': ['db1', 'db2'], 'web': ['web1', 'web2', 'web3'], } @roles('db') def migrate(): # Database stuff here. pass @roles('web') def update(): # Code updates here. pass # 在fabric1.2之前，我們需要fab migrate update來執行這兩個任務, # 在fabric1.2之后，我們可以通過execute函數來執行這兩個任務: from fabric.api import run, roles, execute def deploy(): execute(migrate) execute(update)
通過Execute訪問多主機的結果：
- 一個范例
from fabric.api import env, roles, task, execute, run, runs_once env.roledefs = { 'zoo': ['zooserver'], 'mysql': ['mysqlmaster'], } @task def workhorse(): return run("uname -a") @roles('zoo') @task @runs_once def go(): results = execute(workhorse) print results #執行 fab go
用Execute動態設置host列表：
- 我們可以通過傳遞參數，動態設置hosts，如：
from fabric.api import run, execute, task # For example, code talking to an HTTP API, or a database, or ... from mylib import external_datastore # This is the actual algorithm involved. It does not care about host # lists at all. def do_work(): run("something interesting on a host") # This is the user-facing task invoked on the command line. @task def deploy(lookup_param): # This is the magic you don't get with @hosts or @roles. # Even lazy-loading roles require you to declare available roles # beforehand. Here, the sky is the limit. host_list = external_datastore.query(lookup_param) # Put this dynamically generated host list together with the work to be # done. execute(do_work, hosts=host_list) # 調用 fab deploy:app fab deploy:other
- 一個替代的方法：
from fabric.api import run, task from mylib import external_datastore # Marked as a publicly visible task, but otherwise unchanged: still just # "do the work, let somebody else worry about what hosts to run on". @task def do_work(): run("something interesting on a host") @task def set_hosts(lookup_param): # Update env.hosts instead of calling execute() env.hosts = external_datastore.query(lookup_param) #調用 fab set_hosts:app do_work ＃相比上一種方法，該方法可以輕易替換其他任務，如 fab set_hosts:db snapshot fab set_hosts:cassandra,cluster2 repair_ring fab set_hosts:redis,environ=prod status
故障處理：
- 故障處理也是一個比較實用的東西，fabric默認是"快速失敗"的，一旦出現錯誤，就立即停止。
- 我們可以通過settings上下文中的env.warn_only＝True來臨時指定，失敗也繼續執行。
連接：
- fab本身是不對任何主機做遠程連接的，她只會設置env.host_string的值(即當前的host)。
- NOTE: 連接對象Connection會保存在fabric.state.connections中，並做緩存，以減少創建新連接的消耗。
懶連接：
- fab在執行遠程操作前，並不會事先去連接遠程主機，如：
from fabric.api import * @hosts('host1') def clean_and_upload(): local('find assets/ -name "*.DS_Store" -exec rm '{}' \;') local('tar czf /tmp/assets.tgz assets/') put('/tmp/assets.tgz', '/tmp/assets.tgz') //這里才會開始進行遠程連接相關的操作:cache.get() == null?new : cache.get() with cd('/var/www/myapp/'): run('tar xzf /tmp/assets.tgz')
關閉連接：
- 連接緩存並不會關閉連接。fab工具會幫你管理連接，它會遍歷所有連接，並在其退出前關閉連接。你也可以調用fabric.network.disconnect_all()來確保關閉所有連接。
多次連接嘗試和跳過錯誤的主機：
- fabric在連接遠程主機出錯之前，會嘗試多次(env.connection_attempts,默認為1)連接，每次連接超時env.timeout 秒(默認為10)。
密碼管理：
- Fabric在內存中維護了兩層的密碼緩存管理，會記住你登錄的密碼和sudo時的密碼，以免以后再次輸入。
- 第一層密碼由 env.password保存，其值為ssh默認密碼或sudo提示輸入密碼。第二層密碼保存在env.passwords中，主要用於緩存user/host/port:password。
- Fabric還是建議使用密鑰進行ssh訪問，如無密登錄。
使用本地的SSH配置文件：
- 你可以為Fabric指定特定的ssh配置文件(--ssh-config-path/env.ssh_config_path.)，但默認Fabric並沒有開啟加載配置文件，需要設置env.use_ssh_config為True。
- 若開啟了Fabric加載配置文件的選項，則Fabric為使用以下一些配置項：
User/Port ，HostName, IdentityFile, ForwardAgent, ProxyCommand。
具體參考可見：