Fabric 一个与多台服务器远程交互的Python库和工具

去年,Facebook收购Instagram的事情也算是比较轰动的,当时Instagram也算名声大噪,偶然看到一篇博客(其实就是Instagram的开发者博客)专门介绍了Instagram的技术架构,其中提及了使用Fabric来管理他们上百台服务器的事情。
BTW,介绍Instagram技术架构的文章见:What Powers Instagram: Hundreds of Instances, Dozens of Technologies
这两天,偶尔再次看了遍这篇文章,并且对Fabric感兴趣,或许我管理一些服务器时也许还能用得上,所以花了点时间简单了解了一下Fabric。

首先,Fabric是什么呢? Fabric是一个Python库和命令行工具,它可以将使用SSH操作的应用部署或系统管理任务更加地高效(流水线化)。
Fabric is a Python (2.5 or higher) library and command-line tool for streamlining the use of SSH for application deployment or systems administration tasks.
Fabric提供了一些核心API和外围API,见:http://fabric.readthedocs.org/en/1.6/index.html#api-documentation
(Fabric还提供了多进程让任务并行执行,是通过Python自带的multiprocessing module来实现的,不过目前并非线程安全的哦。)

然后,安装Fabric试用一下吧。参见:http://fabric.readthedocs.org/en/1.6/installation.html
我是下载源代码,运行“python setup.py install”来安装的,在Ubuntu上也可以使用“sudo apt-get install fabric”来直接安装。

接下来,试一个Helloword这样的例子吧。
编辑一个名为test-fabric.py的文件,内容如下:

通过Fabric来执行它,命令行如下:

执行第一个命令运行时,遇到了“Fatal error: Couldn’t find any fabfiles!”错误,是因为fab没有找到fabfile。
如果没有用“-f test-fabric.py”参数来指定使用哪个fabfile,那么fab命令会默认使用fabfile.py这个名称在当前目前及其父附录中去寻找fabfile.py文件(在Linux上它不搜寻最高层的根目录)。
所以,解决fabfile找到的问题的方法主要有如下3个:
1. “-f your-fabfile.py”来指定自己的fabfile;
2. 就在当前目录中将自己的任务编辑好并命名为 fabfile.py;
3. 可以将默认的fabfile定义在fabric的配置文件,如:在~/.fabricrc文件中指定“fabfile = fab_tasks.py”.
关于Fabric如何查找fabfile的方法,请参考:http://docs.fabfile.org/en/1.6/usage/fabfiles.html#fabfile-discovery
或者可以直接查看源代码中fabric/main.py文件中的find_fabfile(names=None)。

最后,在fabric中可以将主机名、用户名、密码等信息写在fabfile中,但是真的不推荐将明文写在代码中,还是最好使用SSH的Key来认证吧。所以如下我就用Fabric写了一个例子(就在名为fabfile.py文件中),将我的总控机器(my-master)的Key分发到需要被控制的机器上取得SSH key的认证,今后操作那些机器时就不用输入登录密码来交互了。注意“@roles(‘master’)”这样的修饰,这也是Fabric提供的功能,让任务在指定的机器上执行。

该示例程序的,执行如下:

总之,使用了一下Fabric,感觉用起来还是比较方便的,用Python定义自己的任务。要是管理的服务器数量较大,并且上面执行的操作比较重复时,Fabric应该是个不错的选择。

参考资料:
Fabric官方文档:http://docs.fabfile.org/en/1.6/index.html
这篇中文文档也不错:http://blog.csdn.net/wklken/article/details/8719541

master

Stay hungry, stay foolish.

4 Comments

    • 你没有认真看完本文吧???
      我的例子就是这样的啊,分成master/salve两组机器,分别完成不同任务。

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