代码也可以在这里查看https://github.com/ivonlee/ansible/blob/master/ansible_api_async_run.py
tornado上实现ansible api异步执行,方便php写的运维后台调用,当然php后台还是要做一个类似于队列的东西,将任务存在redis或者mongodb里面,然后有个php进程持续监听任务队列。
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下面的脚本运行后,可以用类似POSTMAN工具进行post数据测试,如果你的平台本来就是python的,那更方便了,自己写个简陋的web界面,直接执行了,不用tornado做web容器了。
mongodb里面的表信息,ansible_task是收到的任务,ansible_job里面有任务执行结果
上代码,python比较搓,求大牛带我
import tornado.ioloop from tornado.options import define, options import tornado.web import ansible.runner from ansible.inventory import Inventory import simplejson import hashlib from pymongo import MongoClient from bson.objectid import ObjectId import os import sys import time from psutil import Process import datetime from threading import Thread define("key", default='d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e') mongoinfo = {"host": "127.0.0.1", "port": "27017", "user": "ops", "password": "ops", "dbname": "ansible_log"} TIME_FORMAT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' WORKER_TIMEOUT = 5 * 60 NUMBER_OF_TASK_PER_PAGE = 25 ANSIBLE_FORKS = 30 ANSIBLE_INVENTORY = '/etc/ansible/hosts' def getmd5(str): m = hashlib.md5() m.update(str) return m.hexdigest() def ConnMongoDB(): global mongoinfo dbhost = mongoinfo['host'] dbport = mongoinfo['port'] dbuser = mongoinfo['user'] dbpwd = mongoinfo['password'] dbname = mongoinfo['dbname'] uri = 'mongodb://%s:%s@%s/%s' % (dbuser, dbpwd, dbhost, dbname) return uri class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, world") class CommandHandler(tornado.web.RequestHandler): def post(self): data = simplejson.loads(self.request.body) badcmd = ['reboot','rm','kill','pkill','shutdown','half','mv','dd','mkfs','>','wget'] type = data['type'] cmd = data['cmd'] host = data['host'] print host sign = data['sign'] isudo = data['sudo'] cmdinfo = cmd.split(" ",1) print type,host,options.key hotkey = type+host+options.key print hotkey result = getmd5(hotkey) print result if sign != result: self.write("Sign is Error") else: if cmdinfo[0] in badcmd: self.write("This is Danger Shell") else: if "," in host: inventory = host.split(",") for host in inventory: runner = ansible.runner.Runner( module_name=type, module_args=cmd, pattern=host, sudo = isudo, forks=ANSIBLE_FORKS ) result = runner.run() now = datetime.datetime.now() true = 'True' result['time'] = now.strftime(TIME_FORMAT) result['type'] = 'ad-hoc' result['sudo'] = isudo result['cmd'] = cmd result['inventory'] = host self.write(result) uri = ConnMongoDB() client = MongoClient(uri, safe=False) db = client.ansible_log db.ad_hoc.insert(result) else: runner = ansible.runner.Runner( module_name=type, module_args=cmd, pattern=host, sudo = isudo, forks=ANSIBLE_FORKS ) result = runner.run() now = datetime.datetime.now() true = 'True' result['time'] = now.strftime(TIME_FORMAT) result['type'] = 'ad-hoc' result['sudo'] = isudo result['cmd'] = cmd result['inventory'] = inventory self.write(result) uri = ConnMongoDB() client = MongoClient(uri, safe=False) db = client.ansible_log db.ad_hoc.insert(result) class AsyncTaskHandler(tornado.web.RequestHandler): def post(self): data = simplejson.loads(self.request.body) badcmd = ['reboot', 'rm', 'kill', 'pkill', 'shutdown', 'half', 'mv', 'dd', 'mkfs', '>', 'wget'] type = data['type'] cmd = data['cmd'] inventory = data['host'] sign = data['sign'] isudo = data['sudo'] cmdinfo = cmd.split(" ", 1) print type, inventory, options.key hotkey = type + inventory + options.key print hotkey result = getmd5(hotkey) print result now = datetime.datetime.now() taskinfo = {} taskinfo['mode'] = type taskinfo['cmd'] = cmd taskinfo['inventory'] = inventory taskinfo['type'] = 'async ad-hoc' taskinfo['start'] = now.strftime(TIME_FORMAT) taskinfo['sudo'] = isudo uri = ConnMongoDB() client = MongoClient(uri, safe=False) db = client.ansible_log id=db.ansible_task.insert(taskinfo) mongoid={"_id":ObjectId(id)} print id if sign != result: self.write("Sign is Error") else: if cmdinfo[0] in badcmd: self.write("This is Danger Shell") else: runner = ansible.runner.Runner( module_name=type, module_args=cmd, pattern=inventory, sudo = isudo, forks=ANSIBLE_FORKS ) _, res = runner.run_async(time_limit = WORKER_TIMEOUT) now = time.time() while True: if res.completed or time.time() - now > WORKER_TIMEOUT: break results = res.poll() results = results.get('contacted') if results: for result in results.items(): jobinfo = {} data = result[1] print data inventory = result[0] jobinfo['inventory']=inventory jobinfo['job_id']=data['ansible_job_id'] jobinfo['cmd']=data['cmd'] jobinfo['task_id']=id uri = ConnMongoDB() client = MongoClient(uri, safe=False) db = client.ansible_log id2 = db.ansible_job.insert(jobinfo) mongoid2 = {"_id":ObjectId(id2)} if data['rc'] == 0 : thisinfo2 = db.ansible_job.find_one(mongoid2) thisinfo2['rc']=data['rc'] thisinfo2['stdout']=data['stdout'] thisinfo2['stderr']=data['stderr'] db.ansible_job.save(thisinfo2) thisinfo = db.ansible_task.find_one(mongoid) thisinfo['end'] = data['end'] thisinfo['rc'] = data['rc'] db.ansible_task.save(thisinfo) elif data['rc'] == 1 : thisinfo2 = db.ansible_job.find_one(mongoid2) thisinfo2['rc']=data['rc'] thisinfo2['stderr']=data['stderr'] db.ansible_job.save(thisinfo2) thisinfo = db.ansible_task.find_one(mongoid) thisinfo['rc'] = data['rc'] db.ansible_task.save(thisinfo) else: thisinfo2 = db.ansible_job.find_one(mongoid2) thisinfo2['rc']=data['rc'] thisinfo2['stderr']=data['msg'] db.ansible_job.save(thisinfo2) thisinfo = db.ansible_task.find_one(mongoid) thisinfo['rc'] = data['rc'] db.ansible_task.save(thisinfo) time.sleep(2) class GetGroupHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): i = Inventory() groups = i.list_groups() self.write('\n'.join(groups)) application = tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), (r"/asynctask", AsyncTaskHandler), (r"/command", CommandHandler), (r"/getgroup", GetGroupHandler), ]) if __name__ == "__main__": application.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

Die Hauptgründe für die schlechte MySQL -Abfrageleistung sind die Verwendung von Indizes, die Auswahl der falschen Ausführungsplan durch den Abfrageoptimierer, die unangemessene Tabellenentwurf, das übermäßige Datenvolumen und die Sperrwettbewerbe. 1. Kein Index verursacht langsame Abfragen, und das Hinzufügen von Indizes kann die Leistung erheblich verbessern. 2. Verwenden Sie den Befehl Erklärung, um den Abfrageplan zu analysieren und den Optimiererfehler herauszufinden. 3. Die Rekonstruktion der Tabellenstruktur und Optimierung der Verbindungsbedingungen kann die Probleme mit dem Design der Tabelle verbessern. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, werden Strategien für Partitionierungs- und Tabellenabteilung angewendet. 5. In einer hohen Parallelitätsumgebung können die Optimierung von Transaktionen und Verriegelungsstrategien den Konkurrenz verringern.

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.


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