最近有个监控需求,需要远程执行集群每个节点上的脚本,并获取脚本执行结果,为了安全起见不需要账号密码登陆节点主机,要求只需要调用远程脚本模块的方法就能实现。
总结下python进行远程调用脚本方法:
登陆主机执行脚本,python模块支持如 pssh、pexpect、paramiko、ansible
以远程方法调用(不需要登陆主机),python模块 rpyc,支持分布式
socket 方式,稍显复杂,需要熟悉网络协议,起点比较高
rpyc支持远程调用、分布式计算,以较少代码量实现复杂socket编程,本文主要介绍 rpyc 并用它来实现一个 demo。
以代码方式介绍:
需求:分别执行集群每个节点上 server 端的脚本,并返回执行结果给 client 端
Monitor_RPC_Client.py
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
# 测试utf-8编码
# python exec_cmd.py "ls -lrt /opt/data1/logs/nginx/pc/track/`date +'%Y%m%d'`|awk '{s+=\$5}END{print s}'"
# python exec_cmd.py "wc -l /opt/data1/logs/nginx/pc/track/`date +'%Y%m%d'`/*|awk '{s+=\$1}END{print s}'"
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import rpyc
from pyUtil import *
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
hostDict = {
'192.168.1.216': 12345,
'192.168.1.217': 12345,
'192.168.1.218': 12345
}
localResultDict = {}
def rpc_client(host_port_cmd):
host = host_port_cmd[0]
port = host_port_cmd[1]
cmd = host_port_cmd[2]
c = rpyc.connect(host, port)
result = c.root.exposed_execCmd(cmd)
localResultDict[host] = result
c.close()
def exec_cmd(cmd_str):
host_port_list = []
for (host, port) in hostDict.items():
host_port_list.append((host, port, cmd_str))
pool = ThreadPool(len(hostDict))
results = pool.map(rpc_client, host_port_list)
pool.close()
pool.join()
for ip, result in sorted(localResultDict.iteritems(), key=lambda d: int(d[0].replace(".", ""))):
print ip + ":\t" + result
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) == 2 and sys.argv[1] != "-h":
print "======================"
print " Your command is:\t" + sys.argv[1]
print "======================"
cmd_str = sys.argv[1]
else:
print """
该脚本可以在集群中批量执行任意命令并返回结果,但需注意以下几点:
1、命令请先单机测试通过,然后提交给脚本批量执行;
2、不要执行 rm 等危险 || 极其耗时 || 影响机器性能的命令;
3、命令请用双引号引起来,另外命令中有 $ 符号需要转义成 \$ 否则会被 Shell 当做变量解析掉,具体请参见下面的例子。
Usage && for example:
python exec_cmd.py "ls -lrt /opt/data1/logs/nginx/pc/track/{}|awk '{{s+=\$5}}END{{print s}}'"
python exec_cmd.py "wc -l /opt/data1/logs/nginx/pc/track/{}/*|awk '{{s+=\$1}}END{{print s}}'"
""".format(yesterday, yesterday)
sys.exit(1)
exec_cmd(cmd_str)
Monitor_RPC_Server.py
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
# 测试utf-8编码
# cd /opt/script/rpcMonitorFlume
# pkill -f flumeFileMonitor_RPC_Server.py
# nohup python -u flumeFileMonitor_RPC_Server.py >> logs/flumeFileMonitor_RPC_Server.log 2>&1 &
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import os, commands, glob, re
import datetime
from rpyc import Service
from rpyc.utils.server import ThreadedServer
from pyUtil import getNowTime, get_ip_address
class remote_call_func(Service):
def on_connect(self):
print "[{0}]\t--------------<<< on_connect".format(getNowTime())
def on_disconnect(self):
print "[{0}]\t-------------->>> on_disconnect".format(getNowTime())
def exposed_execCmd(self, cmd):
exitCode, execResult = commands.getstatusoutput(cmd)
nowTime = (datetime.datetime.now()).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print "[{0}] → {1} → {2}".format(nowTime, cmd, execResult)
return execResult
rpycServer = ThreadedServer(remote_call_func, hostname=get_ip_address('eth0'), port=11111, auto_register=False)
rpycServer.start()
官方文档中类似例子很多,就不详细介绍了,需注意3点:
server端定义方法需要被client调用,必须定义以exposed 开头的方法,不然会报错AttributeError: ‘remote_call_script’ object has no attribute ‘exposed_iamshell’
server端默认不设认证机制,如果需要认证有推荐两种方法: ThreadedServer的authenticator参数与SSL模块
pip install rpyc ,如果 import rpyc 报错则 yum install openssl-devel,然后重新编译、安装 python
当然还需要考虑很多异常处理,如超时、验证失败等。
Refer:
[1] python远程调用脚本(一)
http://rpyc.readthedocs.org/en/latest/tutorial.html
[2] python学习——python中执行shell命令
http://zhou123.blog.51cto.com/4355617/1312791
[3] celery实现任务统一收集、分发执行
http://blog.csdn.net/vintage_1/article/details/47664187
[4] Timeout function if it takes too long to finish [duplicate]
http://stackoverflow.com/questions/2281850/timeout-function-if-it-takes-too-long-to-finish
[5] 源码之Queue
http://www.cnblogs.com/liqxd/p/5104051.html
[6] python多线程编程(9) Queue模块
http://beginman.cn/python/2015/12/01/python-threading-queue/
[7] Python 并行任务技巧
http://my.oschina.net/leejun2005/blog/194270?fromerr=mNcoWQlp
[8] 利用 Python yield 创建协程将异步编程同步化
http://my.oschina.net/leejun2005/blog/501448?fromerr=ynpLsTXB
[9] Python 多线程教程:并发与并行
http://my.oschina.net/leejun2005/blog/398826
[10] 理解 Python 中的多线程
http://my.oschina.net/leejun2005/blog/179265
[11] paramiko小记