题目:基于RabbitMQ rpc实现的主机管理

需求:

可以对指定机器异步的执行多个命令
例子:
>>:run "df -h" --hosts 192.168.3.55 10.4.3.4
task id: 45334
>>: check_task 45334
>>:
注意,每执行一条命令,即立刻生成一个任务ID,不需等待结果返回,通过命令check_task TASK_ID来得到任务结果

README

 基于RabbitMQ rpc实现的主机管理
可以对指定机器异步的执行多个命令
例子:
>>:run "df -h" --hosts 192.168.3.55 10.4.3.4
task id: 45334
>>: check_task 45334 #查看任务信息 程序结构:
RabbitMQ_PRC/#综合目录
|- - -PRC_CLIENT/#client程序主目录
| |- - -__init__.py
| |- - -bin/#执行程目录
| | |- - -__init__.py
| | |- - -clien_start.py #客户端执行文件
| |
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| |- - -core #主逻辑程序目录
| | |- - -__init__.py
| | |- - -clien_class.py#客户端执行主要逻辑 类
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|
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|- - -PRC_SERVER/#服务端程序目录
| |- - -__init__.py
| |- - -bin/#执行目录
| | |- - -__init__.py
| | |- - -server_start.py#服务端程序执行文件
| |
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| |- - -core/##主逻辑程序目录
| | |- - -server_class.py#主逻辑 相关类
| |
|
|- - -README

程序结构:
RabbitMQ_PRC/#综合目录
|- - -PRC_CLIENT/#client程序主目录
| |- - -__init__.py
| |- - -bin/#执行程目录
| | |- - -__init__.py
| | |- - -clien_start.py #客户端执行文件
 import os ,sys
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))#获取相对路径转为绝对路径赋于变量
sys.path.append(BASE_DIR)#增加环境变量 from core.client_class import Threa if __name__ == '__main__':
RPCS=Threa()
response=RPCS.th_start()
|       |- - -core #主逻辑程序目录
| | |- - -__init__.py
| | |- - -clien_class.py#客户端执行主要逻辑 类
 import pika
import uuid
import threading
import random class FibonacciRpcClient(object):
def __init__(self):
#self.credentials=pika.PlainCredentials("test","test")
self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host="localhost"))#生成连接的服务端 ip
#self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("192.168.11.51",15672,'/',self.credentials))#生成连接的服务端 ip
self.channel = self.connection.channel()#创建一个管道 def get_respon(self,cal_queue,cal_id):#取任务信息
self.response=None
self.callback_id=cal_id#队列名
self.channel.basic_consume(self.on_response,queue=cal_queue)# 使用回调函数
while self.response is None:
self.connection.process_data_events()#非阻塞模式接收消息
return self.response#返回 def on_response(self, ch, method, props, body):#回调函数
if self.callback_id == props.correlation_id:#判断服务端返回的队列名是否与当前所生成的队列名一致
self.response = body# 将服务端的结果赋于返回来的结果变量
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)##确保消息被 接收 def call(self, queues,n):#发送消息的函数
result = self.channel.queue_declare(exclusive=False)#随机生成一个队列,收消息后不删除
self.callback_queue = result.method.queue#赋于管道 变量
self.corr_id = str(uuid.uuid4())#生成一个服务端返回消息的队列名
self.channel.basic_publish(exchange='',
routing_key=queues,#队列名
properties=pika.BasicProperties(
reply_to = self.callback_queue,#发送的管道队列名
correlation_id = self.corr_id,#发送给服务端,用于返回消息的队列名
),
body=str(n))#发送的内容数据
return self.callback_queue,self.corr_id#返回管道名 队列id号 class Threa(object):#线程 类
def __init__(self):
self.info={}#生成一个字典
self.help_info=''' 指令示例\033[36;1m
run "df -h" --hosts 192.168.3.55 10.4.3.4
--- ------- ------- ------------ --------
运行 指令 主机 ip 1# ip 2#
check_task_all #查看任务列表
check_task 25413 #查看具体id任务信息,过后删除
helps #查看指令帮助
\033[0m''' def check_task_all(self,cmd):#查看所有任务信息 for i in self.info:
print("任务id:%s,服务端:%s,命令:%s"%(i,self.info[i][0],self.info[i][1]))
def check_task(self,take_id):#查看任务
try:
id=int(take_id.split()[1])#取任务ID
#print(id,'任务ID')
cal_queue=self.info[id][2]#管道名
#print(cal_queue,'队列')
cal_id=self.info[id][3]#消息队列位置
#print(cal_id,'消息位置')
clinets=FibonacciRpcClient()#调用类
rest=clinets.get_respon(cal_queue,cal_id)#取任务信息
print('任务执行结果:',rest.decode())#打印
del self.info[id]#从字典中删除对应任务
except Exception as e:
print(e)
return def run(self,str_l):#run函数
addr_l=self.attr_l(str_l)#获取IP
oreds=self.oreds_(str_l)#获取 命令
#print(oreds,'上传命令')
for i in addr_l:#取出IP
tak_id=random.randint(10000,99999)#任务ID生成
#print(tak_id,'任务ID')
obj=FibonacciRpcClient()#生成连接类
r=obj.call(i,oreds)#ip做队列名 命令
self.info[tak_id]=[i,oreds,r[0],r[1]]#写入字典 tak_id{ ip 命令 管道名 队列名}
return self.info def retf(self,str_l):#反射命令
sl=str_l.split()[0]#取命令开头
if sl=='helps':
self.helps()
if len(str_l.split())==1 and sl!='check_task_all' :
return
if hasattr(self,sl):#是否存在
func=getattr(self,sl)#调用
rer=func(str_l)#执行
#print(rer)
if rer is not None:
for i in rer:
print("任务id:%s"%i) def attr_l(self,n):#命令分解函数
attr=n.split("--")##用--分割
addr=attr[1].split()[1:]#获取IP列表
return addr#返回IP列表 def oreds_(self,n):#获取 命令
oreds=n.split("\"")[1]##用"分割取命令
return oreds#返回 命令 def helps(self):#查看指令帮助
print(self.help_info) def th_start(self):#开始
self.helps()
while True:
str_l=input(">>:").strip()
if not str_l:continue#如果为空重新输入
t1=threading.Thread(target=self.retf,args=(str_l,))#创建新线程 调用反射函数
t1.start()#开始线程
|- - -PRC_SERVER/#服务端程序目录
| |- - -__init__.py
| |- - -bin/#执行目录
| | |- - -__init__.py
| | |- - -server_start.py#服务端程序执行文件
 import os ,sys
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))#获取相对路径转为绝对路径赋于变量
sys.path.append(BASE_DIR)#增加环境变量 from core.client_class import Threa if __name__ == '__main__':
RPCS=Threa()
response=RPCS.th_start()
|       |- - -core/##主逻辑程序目录
|       |     |- - -server_class.py#主逻辑 相关类

 import pika,os

 class RabbitMQ_PRC(object):
def __init__(self,myaddr):
self.queues=myaddr#用本机IP做队列名
self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))#生成消息对队
self.channel = self.connection.channel()#生成管道
self.channel.queue_declare(queue=self.queues)#消息收接队列 def str_run(self,body):#处理 run的函数
msg = os.popen(body.decode()).read()#执行系统命令
if not msg:
msg = '系统命令不存在'
return msg def on_request(self,ch, method, props, body):#回调函数
resp=self.str_run(body)
print('执行完成')
#print(resp)
ch.basic_publish(exchange='',
routing_key=props.reply_to,#收消息的队列
properties=pika.BasicProperties(correlation_id =props.correlation_id),#返回消息的队列
body=str(resp))#返回结果数据
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)##确保消息被 客户端接收 def run_(self):
self.channel.basic_qos(prefetch_count=1)#同时只处理一个消息
self.channel.basic_consume(self.on_request, queue=self.queues)#接收消息,自动调用回调函数 print("开始接收数据!")
self.channel.start_consuming()#开始接收

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