基于RabbitMQ rpc实现的主机管理

题目：基于RabbitMQ rpc实现的主机管理，下面就来具体介绍一下。

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

 1 基于RabbitMQ rpc实现的主机管理 2 可以对指定机器异步的执行多个命令 3 例子： 4 >>:run "df -h" --hosts 192.168.3.55 10.4.3.4 5 task id: 45334 6 >>: check_task 45334 #查看任务信息 7  8 程序结构: 9 RabbitMQ_PRC/#综合目录10 |- - -PRC_CLIENT/#client程序主目录11 |       |- - -__init__.py12 |       |- - -bin/#执行程目录13 |       |      |- - -__init__.py14 |       |      |- - -clien_start.py #客户端执行文件15 |       |16 |       |17 |       |- - -core #主逻辑程序目录18 |       |      |- - -__init__.py19 |       |      |- - -clien_class.py#客户端执行主要逻辑 类20 |       |21 |       |22 |23 |24 |- - -PRC_SERVER/#服务端程序目录25 |       |- - -__init__.py26 |       |- - -bin/#执行目录27 |       |     |- - -__init__.py28 |       |     |- - -server_start.py#服务端程序执行文件29 |       |30 |       |31 |       |- - -core/##主逻辑程序目录32 |       |     |- - -server_class.py#主逻辑 相关类33 |       |34 |35 |- - -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

1 import os ,sys2 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3 sys.path.append(BASE_DIR)#增加环境变量4 5 from core.client_class import Threa6 7 if __name__ == '__main__':8     RPCS=Threa()9     response=RPCS.th_start()

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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

  1 import pika  2 import uuid  3 import threading  4 import random  5   6 class FibonacciRpcClient(object):  7     def __init__(self):  8         #self.credentials=pika.PlainCredentials("test","test")  9         self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host="localhost"))#生成连接的服务端 ip 10         #self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters("192.168.11.51",15672,'/',self.credentials))#生成连接的服务端 ip 11         self.channel = self.connection.channel()#创建一个管道 12  13     def get_respon(self,cal_queue,cal_id):#取任务信息 14         self.response=None 15         self.callback_id=cal_id#队列名 16         self.channel.basic_consume(self.on_response,queue=cal_queue)# 使用回调函数 17         while self.response is None: 18             self.connection.process_data_events()#非阻塞模式接收消息 19         return self.response#返回 20  21     def on_response(self, ch, method, props, body):#回调函数 22         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 23             self.response = body#  将服务端的结果赋于返回来的结果变量 24         ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)##确保消息被 接收 25  26     def call(self, queues,n):#发送消息的函数 27         result = self.channel.queue_declare(exclusive=False)#随机生成一个队列，收消息后不删除 28         self.callback_queue = result.method.queue#赋于管道 变量 29         self.corr_id = str(uuid.uuid4())#生成一个服务端返回消息的队列名 30         self.channel.basic_publish(exchange='', 31                                    routing_key=queues,#队列名 32                                    properties=pika.BasicProperties( 33                                          reply_to = self.callback_queue,#发送的管道队列名 34                                          correlation_id = self.corr_id,#发送给服务端，用于返回消息的队列名 35                                          ), 36                                    body=str(n))#发送的内容数据 37         return self.callback_queue,self.corr_id#返回管道名 队列id号 38  39 class Threa(object):#线程 类 40     def __init__(self): 41         self.info={}#生成一个字典 42         self.help_info='''         指令示例\033[36;1m 43         run "df -h" --hosts 192.168.3.55 10.4.3.4 44         --- ------- ------- ------------ -------- 45         运行 指令    主机    ip 1#        ip 2# 46         check_task_all      #查看任务列表 47         check_task  25413   #查看具体id任务信息，过后删除 48         helps               #查看指令帮助 49         \033[0m''' 50  51     def check_task_all(self,cmd):#查看所有任务信息 52  53         for i in self.info: 54             print("任务id:%s,服务端:%s,命令:%s"%(i,self.info[i][0],self.info[i][1])) 55     def check_task(self,take_id):#查看任务 56         try: 57             id=int(take_id.split()[1])#取任务ID 58             #print(id,'任务ID') 59             cal_queue=self.info[id][2]#管道名 60             #print(cal_queue,'队列') 61             cal_id=self.info[id][3]#消息队列位置 62             #print(cal_id,'消息位置') 63             clinets=FibonacciRpcClient()#调用类 64             rest=clinets.get_respon(cal_queue,cal_id)#取任务信息 65             print('任务执行结果:',rest.decode())#打印 66             del self.info[id]#从字典中删除对应任务 67         except Exception as e: 68             print(e) 69             return 70  71     def run(self,str_l):#run函数 72         addr_l=self.attr_l(str_l)#获取IP 73         oreds=self.oreds_(str_l)#获取 命令 74         #print(oreds,'上传命令') 75         for i in addr_l:#取出IP 76             tak_id=random.randint(10000,99999)#任务ID生成 77             #print(tak_id,'任务ID') 78             obj=FibonacciRpcClient()#生成连接类 79             r=obj.call(i,oreds)#ip做队列名  命令 80             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} 81         return self.info 82  83     def retf(self,str_l):#反射命令 84         sl=str_l.split()[0]#取命令开头 85         if sl=='helps': 86             self.helps() 87         if len(str_l.split())==1 and sl!='check_task_all' : 88             return 89         if hasattr(self,sl):#是否存在 90             func=getattr(self,sl)#调用 91             rer=func(str_l)#执行 92             #print(rer) 93             if rer is not None: 94                 for i in  rer: 95                     print("任务id:%s"%i) 96  97     def attr_l(self,n):#命令分解函数 98         attr=n.split("--")##用--分割 99         addr=attr[1].split()[1:]#获取IP列表100         return addr#返回IP列表101 102     def oreds_(self,n):#获取 命令103         oreds=n.split("\"")[1]##用"分割取命令104         return oreds#返回 命令105 106     def helps(self):#查看指令帮助107         print(self.help_info)108 109     def th_start(self):#开始110         self.helps()111         while True:112             str_l=input(">>:").strip()113             if not str_l:continue#如果为空重新输入114             t1=threading.Thread(target=self.retf,args=(str_l,))#创建新线程 调用反射函数115             t1.start()#开始线程

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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

1 import os ,sys2 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3 sys.path.append(BASE_DIR)#增加环境变量4 5 from core.client_class import Threa6 7 if __name__ == '__main__':8     RPCS=Threa()9     response=RPCS.th_start()

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|       |- - -core/##主逻辑程序目录

|       |     |- - -server_class.py#主逻辑 相关类

 1 import pika,os 2  3 class RabbitMQ_PRC(object): 4     def __init__(self,myaddr): 5         self.queues=myaddr#用本机IP做队列名 6         self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))#生成消息对队 7         self.channel = self.connection.channel()#生成管道 8         self.channel.queue_declare(queue=self.queues)#消息收接队列 9 10     def str_run(self,body):#处理 run的函数11         msg = os.popen(body.decode()).read()#执行系统命令12         if not msg:13             msg = '系统命令不存在'14         return msg15 16     def on_request(self,ch, method, props, body):#回调函数17         resp=self.str_run(body)18         print('执行完成')19         #print(resp)20         ch.basic_publish(exchange='',21                          routing_key=props.reply_to,#收消息的队列22                          properties=pika.BasicProperties(correlation_id =props.correlation_id),#返回消息的队列23                          body=str(resp))#返回结果数据24         ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)##确保消息被 客户端接收25 26     def run_(self):27         self.channel.basic_qos(prefetch_count=1)#同时只处理一个消息28         self.channel.basic_consume(self.on_request, queue=self.queues)#接收消息，自动调用回调函数29 30         print("开始接收数据！")31         self.channel.start_consuming()#开始接收

以上就是基于RabbitMQ rpc实现的主机管理的详细内容，更多请关注其它相关文章！