通过MCollective实现puppet向windows的推送
puppet在比较老的版本的时候是通过kick进行推送实现配置及时更新，由于kick的效率问题，在比较新的版本中开始采用第三方工具MCollective来实现，网上介绍如何部署MCollective文章也不少，但大都是linux平台下的部署，windows下的几乎没有，我在研究的时候也是一路坎坷，差点放弃，不过看到有一个老外自己成功部署后，有点不甘心，在坚持下终于配置成功，现在整理一下分享出来。如果你还一点都不了解MCollective，建议看看这篇文章，他讲的是在linux下部署MCollective，其中讲了各个工具的关系，其实流程都一样，只不过我这里讲的是windows客户端的部署。
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以下每个用到的工具我都有写明自己部署时候的版本号，如果你部署完成后无法正常实现推送，可以重新指定安装每个工具的版本
1、首先配置好puppet server和puppet client，这个很容易实现，就不详细说明了，我用到版本分别是
puppet server（centos 6.2）： 3.4.3
puppet client（windows 2008 r2）： 3.4.3
2、安装一款 消息队列服务，你可以选择RabbitMQ或者ActiveMQ，我这里选择的是ActiveMQ，ActiveMQ是装在puppet server端，使用如下命令进行安装,
当前ActiveMQ版本号为：5.8.0
yum install tanukiwrapper activemq activemq-info-provider
安装完成后来对ActiveMQ进行配置，如下
# vim /etc/activemq/activemq.xml
…
<simpleAuthenticationPlugin>
<users>
<!-- <authenticationUser username="${activemq.username}" password="${activemq.password}" groups="admins,everyone"/> --> #禁用
<authenticationUser username="mcollective" password="secret" groups="mcollective,admins,everyone"/>#配置通信的账号及密码
</users>
</simpleAuthenticationPlugin>
…
<authorizationPlugin>#配置权限，默认即可
<map>
<authorizationMap>
<authorizationEntries>
<authorizationEntry queue=">" write="admins" read="admins" admin="admins" />
<authorizationEntry topic=">" write="admins" read="admins" admin="admins" />
<authorizationEntry topic="mcollective.>" write="mcollective" read="mcollective" admin="mcollective" />
<authorizationEntry topic="mcollective.>" write="mcollective" read="mcollective" admin="mcollective" />
<authorizationEntry topic="ActiveMQ.Advisory.>" read="everyone" write="everyone" admin="everyone"/>
</authorizationEntries>
</authorizationMap>
</map>
</authorizationPlugin>
…
<transportConnectors>
<transportConnector name="openwire" uri="tcp://0.0.0.0:61616"/>
<transportConnector name="stomp+nio" uri="stomp://0.0.0.0:61613"/> #配置通信协议为stomp，监听61613端口
</transportConnectors>
然后启动ActiveMQ
# service activemq start
Starting ActiveMQ Broker...
# chkconfig activemq on
# netstat -nlatp | grep 61613#查看监听端口
tcp 0 0 :::61613 :::* LISTEN 33805/java
3、现在开始配置MCollective,MCollective也分为客户端和服务器端，其客户端是装在puppetserver上，服务器端是装下puppetclient，我们先配置客户端，也就是puppetserver上的环境，命令如下，当前mcollective客户端版本是2.5.0：
# yum install mcollective-commonmcollective-client
然后配置mcollective客户端：
# vim /etc/mcollective/client.cfg
main_collective = mcollective
collectives = mcollective
libdir = /usr/libexec/mcollective
logger_type = console
loglevel = warn
# Plugins
securityprovider = psk
plugin.psk = test123123#MCollective通信共享密钥，和MCollective服务端保持一致
connector = activemq#MCollective用到的通讯组件
plugin.activemq.pool.size = 1
plugin.activemq.pool.1.host = 192.168.3.91 #本机ip
plugin.activemq.pool.1.port = 61613#AcitveMQ中设置的端口号
plugin.activemq.pool.1.user = mcollective #AcitveMQ中设置的用户
plugin.activemq.pool.1.password = secret#AcitveMQ中设置的密码
plugin.activemq.heartbeat_interval = 30
# Facts
factsource = yaml
plugin.yaml = /etc/mcollective/facts.yaml
接下来是个需要注意的地方，mcollective本身并没有相应的windows服务端安装包，在windows下安装mcollective是一件麻烦的事情，不过有大神做了mcollective安装程序，它集成了mcollective运行所需要的一个gem包，以及将mcollective安装成windows服务，点击这里下载安装包，我下载的是2.3.2版本，下载后在puppet client端安装，安装完成后windows服务里会有一个服务名：The Marionette Collective。
注意安装前检查如下环境变量，安装的时候才用右键管理员运行程序包：
Path变量是否包含 D:\Puppet Labs\Puppet\sys\ruby\bin;D:\Puppet Labs\Puppet\bin
然后配置mcollective服务端server.cfg,我的目录是D:\mcollective\etc下：
main_collective = mcollective
collectives = mcollective
libdir = d:\mcollective\plugins#mcollective插件目录
logfile = d:\mcollective\mcollective.log#mcollective日志
loglevel = info
daemonize = 1
# Plugins
securityprovider = psk
plugin.psk = test123123
connector = activemq
plugin.activemq.pool.size = 1
plugin.activemq.pool.1.host = 192.168.3.91
plugin.activemq.pool.1.port = 61613
plugin.activemq.pool.1.user = mcollective
plugin.activemq.pool.1.password = secret
plugin.activemq.pool.1.heartbeat_interval = 30
# Facts
factsource = yaml
plugin.yaml = d:\mcollective\etc\facts.yaml
完成后在puppetclient上启动mcollective服务，此时mcollective的服务端和客户端配置就已经成功，可以在puppetserver上测试mcollective的通讯是否正常，如下
# mco ping
waiwofei time=42.00 ms
WIN-6BJIEV6N3T6 time=80.98 ms
WIN-3JOT1GVGEOO time=89.42 ms
---- ping statistics ----
3 replies max: 89.42 min: 42.00 avg: 70.80
4、为mcollective安装puppet agent插件，首先在puppet server端安装，当前版本是1.7.1
yum install mcollective-puppet-client mcollective-puppet-common
接着要在puppet client安装，如果是linux可以通过命令向上面那样直接安装，window的话我们只能下载插件包，然后把相关文件复制到mcollective插件目录，通过下面地址下载，我最初下载的是1.7.1版本，但是在mcollective启动的时候无法正常加载puppet agent插件，后来换成1.6.1就没问题了，版本的问题困扰了我很久，几乎要放弃了，但是看到某个老外配置成功，发现帖子的时间是2013年6月份，我就索性把插件版本降到比较老，结果正常了。好了，通过下面下载
https://github.com/puppetlabs/mcollective-puppet-agent/releases
解压后将里面的文件夹复制到mcollective的插件目录，我的插件目录，接着再次配置puppet client端mcollective的server.cfg,增加如下两行，这个插件的配置写法也卡住了我很久，说多了都是泪啊。。。。
main_collective = mcollective
collectives = mcollective
libdir = d:\mcollective\plugins
logfile = d:\mcollective\mcollective.log
loglevel = info
daemonize = 1
# Plugins
securityprovider = psk
plugin.psk = test123123
connector = activemq
plugin.activemq.pool.size = 1
plugin.activemq.pool.1.host = 192.168.3.91
plugin.activemq.pool.1.port = 61613
plugin.activemq.pool.1.user = mcollective
plugin.activemq.pool.1.password = secret
plugin.activemq.pool.1.heartbeat_interval = 30
plugin.puppet.command = "D:\Puppet Labs\Puppet\bin\puppet.bat" agent
plugin.puppet.config = C:\ProgramData\PuppetLabs\puppet\etc\puppet.conf
# Facts
factsource = yaml
plugin.yaml = d:\mcollective\etc\facts.yaml
ok，重启puppet client端mcollective服务，可以在puppet server通过下面的命令查看puppet client的插件的加载情况。
# mco inventory waiwofei
Inventory for waiwofei:
Server Statistics:
Version: 2.3.2
Start Time: Mon Apr 28 17:24:51 +0800 2014
Config File: D:\mcollective\etc\server.cfg
Collectives: mcollective
Main Collective: mcollective
Process ID: 73044
Total Messages: 4
Messages Passed Filters: 4
Messages Filtered: 0
Expired Messages: 0
Replies Sent: 3
Total Processor Time: 1.014 seconds
System Time: 0.39 seconds
Agents:
discovery puppet rpcutil
Data Plugins:
agent fstat puppet
resource
Configuration Management Classes:
No classes applied
Facts:
mcollective => 1
注意，如果你重启不了或者puppet插件正常加载（也可以通过mcollective.log查看加载是否有错误），那么你需要检查下你的环境变量
RUBYLIB是否存在以及包含 D:\Puppet Labs\Puppet\puppet\lib;D:\Puppet Labs\Puppet\facter\lib
整个配置过程结束，在puppetserver上进行一次推送试试吧
# mco puppet -v -I waiwofei runonce
* [ ============================================================> ] 1 / 1
waiwofei : OK
{:summary=> "Started a background Puppet run using the '\"D:\\Puppet Labs\\Puppet\\bin\\puppet.bat\" agent --onetime --color=false --splay --splaylimit 30' command"}
---- rpc stats ----
Nodes: 1 / 1
Pass / Fail: 1 / 0
Start Time: Tue Apr 29 10:36:58 +0800 2014
Discovery Time: 0.00ms
Agent Time: 50.93ms
Total Time: 50.93ms
运行成功，通过puppet dashboard也可以看到运行成功
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