Celery是一个基于Python开发的分布式异步消息任务队列，可以轻松的实现任务的异步处理

实例场景:

1. 对100台机器执行一条批量命令，可能会花很长时间 ，但不想让你的程序等着结果返回，而是给你返回 一个任务ID,经过一段时间只需要拿着这个任务id就可以拿到任务执行结果， 在任务执行ing进行时，可以继续做其它的事情。 
2. 想做一个定时任务，比如每天检测一下所有客户的资料，如果发现今天 是客户的生日，就给他发个短信祝福

Celery基本工作流程图：

Celery 在执行任务时需要通过一个消息中间件来接收和发送任务消息，以及存储任务结果， 一般使用rabbitMQ or Redis。

Celery默认broker是RabbitMQ，仅需一行配置：

broker_url = ‘amqp://guest:guest@localhost:5672//’

也可以使用Redis做broker

安装Celery：pip install celery

由于官方不支持windows安装和使用，需要借助Python第三方模块eventlet，此模块主要作用通过协程实现并发

pip install eventlet

目录结构
celery对目录要求严格，如果不在目录下加入__init__.py，worker执行任务可能会出现NotRegistered的情况。

创建一个mycelery包：

包下创建tasks.py：

from celery import Celery

app = Celery('tasks',  # 可以使用 __name__
             broker='redis://:abc123@192.168.1.117:6379/1',
             backend='redis://:abc123@192.168.1.117:6379/2')

@app.task
def add(x,y):
    print("running ...",x,y)
    return x + y

backend是用于返回结果的，broker是接收用户发送的任务的。

redis作为broker的配置：redis://:password@hostname:port/db_number

Redis默认使用的数据库是0号数据库（database 0）。整个Redis实例最多可包含16个数据库，从[0]到[15]。每个Redis实例都有16个数据库，不管它们是否被使用。

启动Celery wirker来开始监听并执行任务

celery -A tasks worker --loglevel=info

这样就启动了一个worker，可以启动多个这个的worker。

调用：python3：

>>>from tasks import add
>>>r = add.delay(5,7)
>>>r.get()

worker相当于一个个服务器，负责执行task任务，如这里的add，即以@app.task装饰的函数，就是实现多个服务器来执行任务，满足性能要求。实现分布式。

堡垒机：

 在一个特定的网络环境下，为了保障网络和数据不受来自外部和内部用户的入侵和破坏，而运用各种技术手段监控和记录运维人员对网络内的服务器、网络设备、安全设备、数据库等设备的操作行为，以便集中报警、及时处理及审计定责。

实际工作中存在的各种问题（业务需求）：

1、权限管理；权限分配混乱

2、用户行为审计；共用一套root账户。

堡垒机系统：齐治堡垒机。

架构及功能需求：

1、登录功能；2、账号管理；3、身份认证；4、资源授权；5、访问控制；6、操作审计

用户登录堡垒机，由堡垒机负责与各业务系统连接，并将连接返回给用户，堡垒机可以做各种权限限制管理和行为审计工作。

与各业务系统连接，一般不是使用图形界面，都是基于SSH的连接，Python实现的SSH2远程安全连接有一个模块，叫做Paramiko，支持认证及秘钥方式。可以实现远程命令执行、文件传输、之间SSH代理等功能，封装的层次更高，更贴近SSH协议的功能。

如下代码：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# author heaven

import paramiko

#创建ssh对象
ssh = paramiko.SSHClient()
#允许连接不在know_hosts文件中的主机
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
#链接服务器
ssh.connect(hostname='192.168.138.131',port=2704,username='user',password='pwsword')

while True:
    try:
        yourinput = input("请输入你要执行的命令: ").strip();
        stdin,stdout,stderr = ssh.exec_command(yourinput);
        if len(yourinput) == 0:
            continue;
        result = stdout.read().decode();
        print(result);
    except KeyboardInterrupt as e:        #注意此处异常的写法,python2与python3中不一样，python3中必须用as
        print('你已经退出登录!  {}'.format(e));
        break
        
#关闭链接
ssh.close()

通过这个模块，就能自动登录，并捕获用户的操作，进行记录以实现行为审计。

堡垒机的作用就是提供连接，这个链接可以是用户无需知道用户以及密码，并记录用户操作的系统。

系统的好坏，关键在于这个链接提供的操作界面的用户体验，如果能实现原系统，如linux的bash的体验，就是一个成功的系统。jumpserver，一个基于paramiko的类似系统。

基于Django的堡垒机设计：

创建一个Django项目，设计表结构：

Host表：保存主机；HostGroup表 ：主机组；UserProfile表 ： 堡垒机账号；HostUser表：主机登录账户。

用户登录堡垒机，就使用Django的用户管理，即Web用户验证，登录成功后，找到此用户关联的可登陆主机、登录用户和密码，然后以此用户、密码远程登录主机，将登录连接返回给用户，使其可以使用主机。

堡垒机用户交互程序：使用原生的ssh。

Python中使用subprocess模块

login_cmd = sshpass -p password ssh username@hostname(ip) -o "StrictHostKeyChecking no"

调用原生的ssh，很可能需要进行交互，而我们的需求是中间不能有交互，所以使用sshpass软件来进行ssh登录，这样，用户、密码都可以在参数中带入，无需交互，ssh的 -o "StrictHostKeyChecking no" 参数，跳过rsa等认证交互。

上面的命令，可以进行填充了，即password、username、hostname都可以从数据库中取到填充上。

然后：ssh_instance = subprocess.run(login_cmd,shell=True)

登录堡垒机时，直接进入选择管理机器程序，不能运行其他程序，更不能结束这个进程进入堡垒机的shell，确保堡垒机的安全：

修改堡垒机登录用户的.bashrc，确保一登录就运行程序，退出程序就退出堡垒机登录。

.bashrc：

xxxxxx......
python3 /usr/local/baoleiji.py
logout

审计：

首先是获取操作内容，linux中的strace-ttt -f -p pid -o FILENAME，可以跟踪输入操作，即键盘的操作，对文件进行分析整理，可以得到用户的操作。

在堡垒机上，跟踪每个登录的用户启动的连接进程。问题是如何获取进程号。

修改了ssh源代码，增加了参数选项，可以使启动的ssh进程带上一个特别参数和一串字符，以此来标识每个ssh进程。

审计需要的日志文件字段：堡垒机用户，登录的主机，主机用户，登录时间，操作

以上操作均是在堡垒机上，登录堡垒机，就启动了python3 /usr/local/baoleiji.py，然后登录管理的主机，也是在堡垒机上启动ssh，堡垒机上对这个进程跟踪，获取操作，保存于日志中。

缺陷：对于上传文件，看不到上传文件的内容，是安全隐患。可以禁止文件的上传。

批量任务：批量命令执行、批量文件上传、批量文件下载；（这里的批量，是同时对多个远端主机执行相同的任务）

批量命令：

使用了paramiko.SSHClient()进行批量命令的执行

s = paramiko.SSHClient()
s.connect(ip_addr,port,username,password,timeout=5) # 使用密码登录执行
######
# key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file(RSA_PRIVATE_KEY_FILE)
# s.connect(ip_addr,port,username,pkey=key,timeout=5)
#  使用key方式登录执行
stdin,stdout,stderr = s.exec_command(cmd)
result = stdout.read(),stderr.read()

自动发布项目管理实现：（持续集成，自动完成项目的测试编译打包部署等过程。jekins，bamboo等）

TaskPlan 任务计划
        Stage1 ： 
                Job：1
                        1 、登录指定测试机器
                        2、从git下载最新代码
                Job2：
                        3、build编译
                        4、打包发布
                        5、运行，自动测试脚本
        Stage 2：
                Job1 ：
                        。。。 
                Job2：
                        。。。

设计models：

Plan（）、Stage（）、Job（）、SSHTask（）——SSH类任务的单独表、SCPTask（）——scp类任务表、

类似功能系统：saltstack，ansible、puppet 

CMDB：配置管理数据库系统 Configuration Management DataBase

对单位的 资产进行管理，管理的内容主要涉及

SN、hostname，ip，机房，机柜，配置，提供的服务等（软件资产）。

资产数据准确性、减少人工干预、资产自动汇报、硬件变更自动更新数据库。

自动化运维基石。

类似系统：nagios、zabbix、ganglia、open-falcon、cacti

ITIL —— Information Technology Infrastructure Library，信息技术基础架构库

事件管理、问题管理、配置管理、变更管理、发布管理。其中配置管理是核心

资产信息收集：

windows系统：

wmiobj = wmi.WMI()来获取windows系统的相关信息，如：

wmiobj.Win32_Processor() # 获取cpu信息

相应的还有其他获取如磁盘、内存、网卡等信息的方法，以Win32_开头的一系列方法。

获取到相关数据后，传递给管理服务器，保存到对应数据库中，作为资产进行管理。

需要注意的，如果是以前保存过的资产，需要在本地保存一个标识ID，传递的同时读取这个ID一同提交，新资产则需要从管理服务器获取ID，保存到本地，以此来区分是进行更新还是添加。

api接口认证：在服务器和客户端保存一个token值，传递过程中，使用用户名+时间戳+token+其他，然后进行MD5，传递这个MD5值进行认证。

RESTful api：Representational State Transfer，表现层状态转化

资源：Resources —— URI
表现层：Representation，相当于Content-Type
状态转化：State Transfer，GET、POST、PUT、DELETE

RESTful架构：
1、每一个URI代表一种资源；
2、客户端和服务器之间，传递这种资源的某种表现层；
3、客户端通过四个HTTP动词，对服务器资源进行操作，实现“表现层状态转化”

Django RESTful framwork

以上内容涉及linux，自己在虚拟机上捣鼓了很长时间，也没将环境搭建好。下一步主攻linux。