Ansible 性能优化
在使用 Ansible 的过程中，当管理的服务器数量增加时，不得不面对一个无法避免的问题执行效率慢，这里列出一些解决方案。
一、gathering facts优化前的准备—收集数据
在做性能优化之前首先需要做的是收集一些统计数据，这样才能为后面做的性能优化提供数据支持，对比优化前后的结果。非常不错的是，在 github 发现一个 Ansible 任务计时插件“ansible-profile”，安装这个插件后会显示 ansible-playbook 执行每一个任务所花费的时间。Github 地址：https://github.com/jlafon/ansible-profile。 这个插件安装很简单，只需要简单的三个命令即可完成安装。在你的 playbook 文件的目录下创建一个目录，目录名 callback_plugins 然后将下载的 profile_tasks.py 文件放到该目录下。
cd /etc/ansible
mkdir callback_plugins
cd callback_plugins
wget https://raw.githubusercontent.co ... ns/profile_tasks.py
现在，执行 ansible-playbook 命令就会看到 playbook 中每个 tasks 的用时情况。
图 1.ansible-playbook tasks 用时情况
在这里，我设置了 2 个 task，1 个 task sleep 10 秒，另 1 个 task sleep 15 秒，在 PLAY RECAP 处会汇总所有 task 执行消耗的时间。
关闭 gathering facts
如果您观察过 ansible-playbook 的执行过程中，您会发现 ansible-playbook 的第 1 个步骤总是执行 gather facts，不论你有没有在 playbook 设定这个 tasks。如果你不需要获取被控机器的 fact 数据的话，你可以关闭获取 fact 数据功能。关闭之后，可以加快 ansible-playbook 的执行效率，尤其是你管理很大量的机器时，这非常明显。关闭获取 facts 很简单，只需要在 playbook 文件中加上“gather_facts: no”即可。如下
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- hosts: 172.16.64.240
gather_facts: no
remote_user: liheng
sudo: yes
roles:
- {role: profile_test}
好的，来看关闭前后的执行时间变化。
图 2. 关闭 gather_facts 前后的执行变化
关闭前后，执行时间相关 1 秒，因为我这里只有一台机器，所以时间差距并不是很明显。不过，从这个例子也可以看出，关闭 facts 获取后，执行速度是快了的。
二、SSH PIPElinING
SSH pipelining 是一个加速 Ansible 执行速度的简单方法。ssh pipelining 默认是关闭，之所以默认关闭是为了兼容不同的 sudo 配置，主要是 requiretty 选项。如果不使用 sudo，建议开启。打开此选项可以减少 ansible 执行没有传输时 ssh 在被控机器上执行任务的连接数。不过，如果使用 sudo，必须关闭 requiretty 选项。修改 /etc/ansible/ansible.cfg 文件可以开启 pipelining
将
pipelining=False
修改为
pipelining=True
修改完后，可以批量对机器执行命令试下，可以明显感受到速度的提升。
三、ControlPersist
ControlPersist 特性需要高版本的 SSH 才支持，CentOS 6 默认是不支持的，如果需要使用，需要自行升级 openssh。ControlPersist 即持久化 socket，一次验证，多次通信。并且只需要修改 ssh 客户端就行，也就是 Ansible 机器即可。
升级 openssh 的过程这里不做介绍。这里只介绍下 ControlPersist 设置的办法。
cat ~/.ssh/config
Host *
Compression yes
ServerAliveInterval 60
ServerAliveCountMax 5
ControlMaster auto
ControlPath <a href="mailto:~/.ssh/sockets/%25r@%25h-%25p"><code>~/.ssh/sockets/%r@%h-%p</code></a>
ControlPersist 4h
在开启了 ControlPersist 特性后，SSH 在建立了 sockets 之后，节省了每次验证和创建的时间。在网络状况不是特别理想，尤其是跨互联网的情况下，所带来的性能提升是非常可观的。有这边需求的，试试就知道了。
