轻量级自动化运维工具Fabric的安装与实践
一、背景环境
在运维工作中，经常会遇到重复性的劳动，这个时候为了效率就必须要使用自动化运维工具。
这里我给大家介绍轻量级自动化运维工具Fabric，Fabric是基于Python语言开发的，是开发同事的最爱。
为了方便自动化运维，经常会将Fabric部署在跳板机上。之所以部署跳板机是基于几点考虑的：
1.1基于安全的考虑，只有跳板机上开放了公网IP和SSH Key登录，其他内部的业务机默认只允许内网登录，公网IP地址不对外开放。
1.2为了方便自动化运维部署，跳板机上做了免密码登录，可以直接通过SSH命令操作其他业务机器。
1.3设置了权限控制权限，跳板机上部署了几套key，分别对应于不同的权限分配，可以给公司的同事不同的私钥登录跳板机
Fabric是基于Python实现的ssh命令行工具，简化了ssh的应用程序部署及系统管理任务，它为系统提供了基础的操作组件，可以实现本地或远程Shell命令，包括文件上传、下载、脚本执行及完整执行日志输出等功能。
二、Fabric的安装
安装Fabric时，可以选择采用Python的pip、easy_install及源码安装方式，这些方式能够很方便的解决包依赖关系。
大家可以根据系统环境自行选择最优的安装方法，如果选择pip或easy_install安装方式，若是使用系统最小化安装，注意提前安装gcc、gcc+、make这些基础开发包和python-pip)：
yum -y install make gcc gcc++ python-devel python-pip
pip是安装python包的工具，提供了安装包、列出已经安装的包、升级包及卸载包的功能，可以通过pip工具直接安装Fabric。
使用pip 安装 Fabric的命令：
pip install fabric
这是推荐使用源码安装的方式：
yum -y install python-setuptools cd /usr/local/src wget https://pypi.python.org/packages/source/F/Fabric/Fabric-1.3.0.tar.gz --no-check-certificate tar -xvf Fabric-1.3.0.tar.gz cd Fabric-1.3.0 python setup.py install
下载完成后，安装相关的软件包。
然后解压源码包，使用Python命令运行安装脚本，进行安装。
等待安装命令运行完毕后，就可以去验证了。
这里使用IPython进行验证，在交互解释器下，输入import fabric 查看是否导入模块成功，若无报错则表示fabric当前已经安装成功。
三、Fabric核心API
3.1 Fabric的核心API主要有7类：
带颜色的输出类（color output）、上下文管理类（context managers）、装饰器类（decorators）、网络类（network）、操作类（operations）、任务类（tasks）、工具类（utils）。
Fabric提供了一组操作简单但功能强大的fabric.api命令集，简单地调用这些API就能完成大部分应用场景的需求，Fabric支持的常用命令及说明如下。
local：执行本地命令，如local ('uname -s')。
lcd：切换本地目录，如lcd ('/home')。
cd：切换远程目录，如cd ('/data/logs/')。
run：执行远程命令，如run ('free -m')。
sudo：以sudo方式执行远程命令，如sudo ('/etc/init.d/httpd start')。
put：上传本地文件到远程主机，如put ('/home/user.info'，'/data/user.info')。
get：从远程主机下载文件到本地，如get ('/home/user.info'，'/data/user.info')。
prompt：获得用户输入信息，如prompt ('please input user password：')。
confirm：获得提示信息确认，如confirm ('Test failed，Continue[Y/N]')。
reboot：重启远程主机，如reboot ()。
@task：函数修饰符。新版本的Fabric对面向对象的特性和命名空间有很好的支持。面向对象的继承和多态特性，对代码的复用极其重要。新版本的Fabric定义了常规的模块级别的函数，并带有装饰器@task，这会直接将该函数转化为task子类。该函数名会被作为任务名，后面会举例说明@task的用法。
@runs_once：函数修饰符。标识此修饰符的函数只会执行一次，不受多台主机影响。
3.2 下面来看看@task的用法，它可以为任务添加别名，命令如下：
from fabric.api import task
@task(alias='dwm')
def deploy_with_migrations():
pass
用fab命令打印指定文件中存在的命令，如下：
fab -f /home/yhc/test.py --list
命令显示结果如下所示：
Available commands:
deploy_with_migrations
dwm
还可以通过@task来设置默认的任务，比如deploy（部署）一个子模块，命令如下：
from fabric.api import task
@task
def migrate():
pass
@task
def push()
pass
@task
def provision():
pass
@task(default=True)
def full_deploy():
provision()
push()
migrate()
fab -f /home/yhc/test.py --list
结果如下所示：
Available commands:
deploy
deploy.full_deploy
deploy.migrate
deploy.provision
deploy.push
也可以通过@task以类的形式定义任务，例如：
from fabric.api import task
from fabric.tasks import Task
class MyTask(Task):
name = "deploy"
def run(self, environment, domain="whatever.com"):
run("git clone foo")
sudo("service apache2 restart")
instance = MyTask()
下面采用@task方式的代码跟上面的代码效果是一样的：
from fabric.api import task
from fabric.tasks import Task
@task
def deploy(environment, domain="whatever.com"):
run("git clone foo")
sudo("service apache2 restart")
大家可以对比看看，是不是采用@task函数修饰器的方式更为简洁和直观呢？
关于@task修饰器的用法和其他fabric.api命令，请参考Fabric官方文档http://fabric-chs.readthedocs.org/zh_CN/chs/tutorial.html。
3.3这里举个例子说明一下@runs_once用法，源码文件/home/yhc/test.py文件内容如下所示：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from fabric.api import *
from fabric.colors import *
env.user = "root" #定义用户名，env对象的作用是定义Fabric指定文件的全局设定
env.password = "redhat" #定义密码
env.hosts = ['192.168.1.204','192.168.1.205']
#定义目标主机
@runs_once
#当有多台主机时只执行一次
def local_task(): #本地任务函数
local("hostname")
print red("hello,world")
#打印红色字体的结果
def remote_task(): #远程任务函数
with cd("/usr/local/src"):
run("ls -lF | grep /$")
#with是Python中更优雅的语法，可以很好地处理上下文环境产生的异常,这里用了with以后相当于实现了"cd /var/www/html && ls -lsart"的效果。
通过fab命令调用local_task本地任务函数，命令如下：
fab -f test.py local_task
结果如下所示：
[192.168.1.204] Executing task 'local_task'
[localhost] local: hostname
client.cn7788.com
My hostname is client.cn7788.com
Hello,world!
Done.
上述命令显示的虽然不是本机的IP地址，但实际上并没有在主机192.168.1.204上面执行命令，而是在本地主机client.cn7788.com（IP为192.168.1.206的机器）上执行了命令，并以红色字体显示了 “hello,world”和“My hostname is client.cn7788.com”。
调用remote_task远程函数显示结果，分别在204和205的机器上打印/usr/local/src/下面存在的目录，结果如下：
[192.168.1.204] Executing task 'remote_task'
[192.168.1.204] run: ls -lF | grep /$
[192.168.1.204] out: drwxr-xr-x. 2 root root 4096 Nov 22 00:01 download/
[192.168.1.204] out: drwxr-xr-x. 9 501 games 4096 Nov 19 04:44 Fabric-1.3.0/
[192.168.1.204] out: drwxr-xr-x. 2 root root 4096 Nov 22 00:01 object/
[192.168.1.205] Executing task 'remote_task'
[192.168.1.205] run: ls -lF | grep /$
[192.168.1.205] out: drwxr-xr-x. 2 root root 4096 Nov 22 04:58 mysql/
[192.168.1.205] out: drwxr-xr-x. 2 root root 4096 Nov 22 04:58 puppet/
[192.168.1.205] out: drwxr-xr-x. 2 root root 4096 Nov 22 04:58 soft/
[192.168.1.205] out: drwxr-xr-x. 2 root root 4096 Nov 3 07:56 test/
Done.
Disconnecting from 192.168.1.204... done.
Disconnecting from 192.168.1.205... done.
