并行执行¶
1.3 新版功能.
默认情况下，Fabric 会默认 顺序 执行所有任务（详细信息参见 Execution strategy ），这篇文档将介绍 Fabric 如何在多个主机上 并行 执行任务，包括 Fabric 参数设置、任务独立的装饰器，以及命令行全局控制。
它是如何运转的¶
由于 Fabric 1.x 并不是完全线程安全（以及为了更加通用，任务函数之间并不会产生交互），该功能的实现是基于 Python multiprocessing 模块，它会为每一个主机和任务组合创建一个线程，同时提供了一个（可选的）弹窗用于阻止创建过多的进程。
举个例子，假设你正打算更新数台服务器上的 Web 应用代码，所有服务的代码都更新后开始重启服务器（这样代码更新失败的时候比较容易回滚）。你可能会写出下面这样的代码：
from fabric.api import *
def update():
with cd("/srv/django/myapp"):
run("git pull")
def reload():
sudo("service apache2 reload")
在三台服务器上并行执行，就像这样：
$ fab -H web1,web2,web3 update reload
刚常见的情况是没有启动任何并行执行参数，Fabric 将会按顺序在服务器上执行：
在
web1上更新在
web2上更新在
web3上更新在
web1上重新加载配置在
web2上重新加载配置在
web3上重新加载配置
如果激活并行执行（通过 -P ——下面会详细介绍）它将变成这样：
在
web1、web3和web3上更新在
web1、web2和web3上重新加载配置。
这样做的好处非常明显——如果 update 花费 5 秒 reload 花费 2 秒顺序执行总共会花费 (5+2)*3 = 21 秒，而并行执行只需要它的 1/3，也就是 (5+2) = 7 秒。
如何使用¶
装饰器¶
由于并行执行影响的最小单位是任务，所以功能的启用或禁用也是以任务为单位使用 parallel 或 serial 装饰器。以下面这个 fabfile 为例：
from fabric.api import *
@parallel
def runs_in_parallel():
pass
def runs_serially():
pass
如果这样执行：
$ fab -H host1,host2,host3 runs_in_parallel runs_serially
将会按照这样的流程执行：
runs_in_parallel运行在host1、host2和host3上runs_serially运行在host1上runs_serially运行在host2上runs_serially运行在host3上
命令行参数¶
你也可以使用命令行选项 -P 或者环境变量 env.parallel <env-parallel>强制所有任务并行执行。不过被装饰器 `~fabric.decorators.serial 封装的任务会忽略该设置，仍旧保持顺序执行。
例如，下面的 fabfile 会产生和上面同样的执行顺序：
from fabric.api import *
def runs_in_parallel():
pass
@serial
def runs_serially():
pass
在这样调用时：
$ fab -H host1,host2,host3 -P runs_in_parallel runs_serially
和上面一样，runs_in_parallel 将会并行执行，runs_serially 顺序执行。
bubble 大小¶
主机列表很大时，用户的机器可能会因为并发运行了太多的 Fabric 进程而被压垮，因此，你可能会选择 moving bubble 方法来限制 Fabric 并发执行的活跃进程数。
默认情况下没有使用 bubble 限制，所有主机都运行在并发池中。你可以在任务级别指定 parallel 的关键字参数 pool_size 来覆盖该设置，或者使用选项 -z 全局设置。
例如同时在 5 个主机上运行：
from fabric.api import *
@parallel(pool_size=5)
def heavy_task():
# lots of heavy local lifting or lots of IO here
或者不使用关键字参数 pool_size：
$ fab -P -z 5 heavy_task
