执行流程-Ansible游戏如何运作? - python

在以下机器场景中:

执行流程-Ansible游戏如何运作? - python

我试图理解documentation中的这一点:
“默认情况下,Ansible在所有受播放影响的主机上运行每个任务,然后使用5个分支在任何主机上开始下一个任务。”

说,task1是远程执行类型(不是本地执行类型)

如果play1需要在所有4台主机(以上)上运行task1,则

Ansible是否仅在执行后才在task1上执行host2(在task1上的host1并检索执行结果)?如何使用5个叉子?

注意:每个任务执行都应将JSON结果提供回ansible服务器。

参考方案

问:“是否只有在执行完后才能在host2上执行task1(在host1上执行task1并检索执行结果)?”

答:不可以。

问:“如何利用5个叉子?”

答:默认情况下,Ansible在5台远程主机上并行运行播放。请参见Setting the number of forks。

问:“试图理解:默认情况下,Ansible在受戏剧影响的所有主机上运行每个任务,然后在任何主机上开始下一个任务,...”

答:默认值为linear strategy“将同时执行每个任务”,即所有派生必须先完成一项任务,然后再移至下一个任务。有关其他策略,请参见Plugin list。

问:“锁步是什么?”

答:"Lockstep"描述了线性策略,即所有分叉都必须先完成一个任务(步骤),然后才能移至下一个任务(分叉已锁定)。 Quoting:

“锁步系统是容错计算机系统,可以同时并行运行同一组操作。”

问:“叉子到底是什么?它是python线程吗?”

答:不可以。Ansible fork不是python线程。从Glosary引用:

“分叉:并行与远程节点进行Ansible对话,可以通过传递--forks或在配置文件中编辑默认值来设置并行度。默认值是非常保守的五(5)个分叉,即使您有一个大量的RAM,您可以轻松地将此值设置为50,以提高并行度。”

看一下source-code。部分代码是线程化的。

$ grep -r "import threading" ansible
ansible/test/lib/ansible_test/_internal/thread.py:import threading
ansible/lib/ansible/galaxy/collection.py:import threading
ansible/lib/ansible/plugins/callback/cgroup_perf_recap.py:import threading
ansible/lib/ansible/plugins/callback/cgroup_memory_recap.py:import threading
ansible/lib/ansible/plugins/strategy/__init__.py:import threading

问:“如何使用Python实现并行性?”

答:Ansible中的并行性由strategy plugins控制。例如linear插件:

“按C(serial)(默认为全部)定义,每批主机的任务执行都是紧步进行的。主机的派生限制最多将同时执行每个任务,然后执行下一批主机,直到批处理完成为止。继续下一个任务。”

请参见linear plugin中的元素

display.debug("building list of next tasks for hosts")
for host in hosts:
        host_tasks[host.name] = iterator.get_next_task_for_host(host, peek=True)
...

display.debug("counting tasks in each state of execution")
host_tasks_to_run = [(host, state_task)
                         for host, state_task in iteritems(host_tasks)
                         if state_task and state_task[1]]
...

for (k, v) in host_tasks_to_run:
...

class StrategyBase中结果的处理是线程化的。

# create the result processing thread for reading results in the background
self._results_thread = threading.Thread(target=results_thread_main, args=(self,))
self._results_thread.daemon = True
self._results_thread.start()

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