1. Fabric的任务运行规则
根据Fabric Execution model的说明，fabric默认以串行方式运行tasks，具体而言：
1）在fabfile及其import文件中定义的task对象依次被创建（只是创建对象，并未真正执行），任务之间保持其定义的先后顺序。
2）对于每个task，生成将要运行该task的目标机器列表。
3）fab执行tasks时，按任务被指定的顺序依次执行这些任务；针对每个任务，依次在其指定的目标机器运行且只运行一次。
4）未指定目标机器的task被当作本地任务运行，且只会被运行一次。
假设在fabfile.py中定义了如下tasks:
from fabric.api import run, env
env.hosts = ['host1', 'host2']
def taskA():
run('ls')
def taskB():
run('whoami')
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在终端运行fab –list时，我们会看到taskA和taskB两个任务，运行之：
$ fab taskA taskB
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结果示例如下：
taskA executed on host1
taskA executed on host2
taskB executed on host1
taskB executed on host2
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通过上面的实例，大家应该可以明白fabric默认的串行执行策略是怎么回事。
Fabric还允许我们指定以并行方式（借助multiprocessing模块实现多个进程并行执行）在多台机器上并行地运行任务，甚至还可在同一个fabfile文件中指定某些task以并行方式运行，而某些task以默认的串行方式运行。具体地，可以借助@parallel或@serial指定任务的运行模式，还可以在命令行中通过-P参数指定任务是否要并性执行。示例如下：
from fabric.api import *
@parallel
def runs_in_parallel():
pass
def runs_serially():
pass
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当运行如下命令时：
$ fab -H host1,host2,host3 runs_in_parallel runs_serially
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执行结果示例如下：
runs_in_parallel on host1, host2, and host3
runs_serially on host1
runs_serially on host2
runs_serially on host3
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此外，还可以通过对@parallel传入pool_size参数来控制并行进程数以防并行进程太多把机器拖垮。
2. 为task指定目标机器
有多种方式可以指定任务的将要运行的目标机器，下面分别进行说明。
1）通过env.hosts或env.roles进行全局指定
Fabric的env模块中定义了一系列全局变量，可以将其理解为可以控制fabric行为的环境变量。其中env.hosts和env.roles可以用来全局指定task的目标机器列表，这两个“环境变量”的默认值都是空列表[]。
env.hosts的元素是fabric约定的”host strings”，每个host strings由username@hostname:port三部分构成，其中username和port部分可以缺省。本篇笔记前面的第1个代码实例其实已经说明了如何用env.hosts全局地指定task的目标机器列表，这里不再赘述。
env.roles则是在配置了env.roledefs的情况下才有用武之地。在很多时候，不同的机器有着不同的角色，如有些是接入层，有些是业务层，有些是数据存储层。env.roledefs可以用来组织这些机器列表以体现其角色，示例如下：
from fabric.api import env
env.roledefs = {
'web': {
'hosts': ['www1', 'www2', 'www3'],
},
'db': {
'hosts': ['db1', 'db2'],
}
}
@roles('web')
def mytask():
run('ls /var/www')
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上例通过env.roledefs配置了两个角色web和db，分别包含3台、2台机器，并借助@roles为mytask指定了目标机器列表。
2）通过命令行进行全局指定
$ fab -H host1,host2 mytask
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需要注意的是，命令行通过-H参数指定的机器列表在fabfile脚本load前被解释，故如果fabfile中重新配置了env.hosts或env.roles，则命令行指定的机器列表会被覆盖。为了避免fabfile覆盖命令行参数，在fabfile中应该借助list.extend()指定env.hosts或env.roles，示例如下：
from fabric.api import env, run
env.hosts.extend(['host3', 'host4'])
def mytask():
run('ls /var/www')
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此时，当我们运行”fab -H host1,host2 mytask”时，env.hosts包含来自命令行和fabfile的4台机器。
3）通过命令行为每个任务指定机器列表
$ fab mytask:hosts="host1;host2"
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上述方式会覆盖全局指定的机器列表，确保mytask只会在host1, host2上执行。
4）借助装饰器@hosts为每个任务指定目标机器
from fabric.api import hosts, run
@hosts('host1', 'host2')
def mytask():
run('ls /var/www')
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或者：
my_hosts = ('host1', 'host2')
@hosts(my_hosts)
def mytask():
# ...
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每个任务的@hosts装饰器指定的机器列表会覆盖全局目标机器列表，但不会覆盖通过命令行为该任务单独指定的目标机器列表。
上述4种为task指定目标机器列表的方式之间的优先级规则总结如下：
1) Per-task, command-line host lists (fab mytask:host=host1) override absolutely everything else.
2) Per-task, decorator-specified host lists (@hosts(‘host1’)) override the env variables.
3) Globally specified host lists set in the fabfile (env.hosts = [‘host1’]) can override such lists set on the command-line, but only if you’re not careful (or want them to.)
4) Globally specified host lists set on the command-line (–hosts=host1) will initialize the env variables, but that’s it.
截止目前，我们可以看到，fabric允许我们混合使用上面列出的几种目标机器指定方式，但是我们要明白混合的结果是否符合预期。
此外，fabric默认会对通过不同来源出现多次的同一个目标机器做去重，当然，可以通过设置env.dedupe_hosts为False来关闭默认的去重策略。甚至还可以指定任务需要跳过的机器列表。具体细节可以参考Fabric Execution model的说明，这里不赘述。
3. 任务执行时，目标机器的密码管理
如果你亲自运行上面的示例代码，就会发现，每次在目标机器远程执行task时，fabric均会要求输入目标机器的登录名及密码。如果要在多台机器上执行task，那这些密码输入的过程可以自动化吗？
答案是肯定的。实现方式有两种，下面分别进行说明。
1）通过env.password或env.passwords配置目标机器的登录信息
下面的示例说明了如何通过env.passwords配置多台机器的登录信息：
#!/bin/env python
#-*- encoding: utf-8 -*-
from fabric.api import run, env, hosts
## 需要注意的是，这里的host strings必须由username@host:port三部分构成，缺一不可，否则运行时还是会要求输入密码
env.passwords = {
'slvher@10.123.11.209:22': 'xxx',
'work@10.123.11.210:23': 'yyy',
}
@hosts('10.123.11.209', '10.123.11.210')
def host_os_type():
run('uname -a')
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由于通过env.passwords配置了目标机器的登录用户名/密码，所以，当我们在终端运行fab host_os_type时，会发现不用手动输入密码了，大大方便了脚本远程自动执行。
但是，这种明文指定登录名/密码的方式存在安全性问题，所以，fabric还支持以ssh key认证的方式免密在远程机器执行任务。
在具体实现上，需要事先在目标机器上生成ssh public key并配置在~/.ssh/config文件中，然后在定义任务的fabfile中将env.use_ssh_config设置为True来启用基于ssh public key方式的身份认证，以便实现免密码远程执行任务。
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作者：slvher
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/slvher/article/details/50414675
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