注：该文编写是结合了 Fabric 官方文档中的 以及 parallel execution 这两个章节来写的
当我们需要批量管理不同功能的服务器的时候，为了让不同功能的服务器执行不同的命令，这时候就需要用到 Fabric 的 的 env.roledefs 这个功能，
角色管理主机字符串匹配单个主机，但是有时候根据主机分组是非常有用的。或许你有一组在负载均衡下的 Web 服务器，并且你想对它们做全部更新操作，或者是在所有的客户端服务器上运行一个任务。 Roles 提供了一种正确给主机字符串分组的字符串定义方式，能通过该字符串代替整个主机组。
这个映射被定义成字典的方式。 env.roledefs 为了被使用，必须在 fabfile 中被定义。下面是一个简单的例子：
from fabric.api import env env.roledefs['webservers'] = ['www1', 'www2', 'www3']因为 env.roledefs 默认是是空值。或许你需要选择重新分配值而不用为丢失任何信息而担心（当你在修改它的时候得保证你没有加载其他任何的 fabflies）。
from fabric.api import env env.roledefs = { 'web': ['www1', 'www2', 'www3'], 'dns': ['ns1', 'ns2'] }除了列表目标主机的类型之外，env.roledefs 的值是立即生效的。当在查找以及代替模块加载时间在运行的时候就被调用了（and will thus be called when looked up when tasks are run instead of at module load time）【注：求高手正确翻译】。（例如，你可以连接远程服务器取得角色定义，并且在被调用的时候不用担心在 fabfile 文件加载的时候引起延迟。比如： fab --list）。
使用 roles 没有任何其他要求 -- 它仅仅是在你有服务器分组需求的情况下能提供一种便利的方式。
个人实践并且在生产应用了的代码，修改后删减如下：
#!/usr/bin/Python env from fabric.api import env from fabric.api import run from fabric.api import roles from fabric.api import execute #from fabric.context_managers import execute #env.user = 'username' env.password = 'password' env.roledefs = { 'test1': ['host1', 'host2'], 'test2': ['host3', 'host4'] } @roles('test1') def get_version(): run('cat /etc/issue') @roles('test2') def get_host_name(): run('hostname') def execute_all(): execute(get_version) execute(get_host_name)当你想在 web1 组里面只执行一台服务器的时候，你可以使用 env.exclude_hosts或者是 -x这个命令行参数来排除
env.exclude_hosts=['host1']或
fab -R web1 -x host1,host5 get_version这样执行的时候就会把 host1 这台服务器给排除在外了。
并行执行Fabric 默认是串行执行的(更多细节请参考 )。这个部分描述了在多个主机上并行执行任务的选择。可以通过每个任务的装饰器或者是命令行的全局开关来处理。
注：该功能只在 1.3 以及以后版本有。
因为 Fabric 1.x 默认不是线程安全的（并且因为在一般情况下，任务功能之间不会相互影响）这个功能是通过 Python 的 multiprocessing 模块实现的。它为每一个任务以及主机组合创建了一个新的线程。随意的使用了滑动窗口来避免在同一时间运行太多线程。
例如，设想一个你想更新许多 Web 服务器应用程序代码的场景。一旦代码分发出去，立即重载 web 服务（当更新失败的时候，允许很容易的回滚），如下的 fabfile 能实现如上需求：
from fabric.api import * def update(): with cd("/srv/django/myapp"): run("git pull") def reload(): sudo("service apache2 reload")然后在3台 web 服务器上串行的执行，如下：
$ fab -H web1,web2,web3 update reload正常的情况下，没有使用并行执行， Fabric 会按照如下顺序执行：
update on web1
update on web2
update on web3
reload on web1
reload on web2
reload on web3
当使用并行执行的时候（通过查看 获取更多细节），变成了这样：
update on web1, web2, and web3
reload on web1, web2, and web3