深入了解SLS的可以参考这篇博文： 

个人觉得这篇文章翻译的不错，所以转载过来。

Salt Sates 众多强大而有力的涉及都是建立在简单的原则之上。Salt SLS系统也是努力想K.I.S.S看齐。（Keep It Stupidly Simple）

SLS（代表Salt State文件）是Salt Sate系统的核心，SLS描述了系统的目标状态，由格式简单的数据构成。这经常被称作配置管理。

只是数据而已

深入学习之前，明白SLS文件只是结构化的数据而已是很有用的，看懂和编写SLS文件不需要理解这一点，但会让你体会到SLS系统的强大。

SLSL文件本质上只是一些dictionaries,lists,strings和numbers。这种设计让SLS文件非常灵活，可以满足开发者的各种需求，而且可读性很高，写的越多，就越清楚到底写的是什么。

默认的数据  -YAML

Salt默认使用能战斗奥的最简单的序列化数据格式----- YAML，来表达SLS数据。典型的SLS文件如下：

这些数据确保名为Apache的软件包处于已安装状态（如果不是，那么就安装Apache），服务进程Apache处于运行状态。这些数据简洁易于理解。下面简单解释一下：

第1行 是这段数据的ID，被称作ID声明。这个ID是将要执行的这些命令的名字。

第2行和第4行表示State声明的开始，使用了pkg和service这两个states，pkg使用系统本地的软件管理器管理将要安装的软件，service管理系统守护进程。

第3行和第5行是要执行的函数。这些函数定义了名字为ID的软件包和服务的目标状态。此例中，软件包应当处于安装状态，服务必须运行。

最后，第6行是关键字require。这被称为必要语句（Requisite）,它确保了Apache服务只有在成功安装软件包后才会启动。

添加配置文件和用户

部署像Apache这样的web服务器时，还需要添加其他的内容。需要管理Apache的配置文件，需要添加运行Apache服务的用户和用户组

这个SLS大大扩展了上面的例子，增加了配置、用户、组，还有一个新的必要语句：watch。

user和group这两个state添加在Apache的ID下，所以增加的user和group名字都是Apache。require语句确保了只有在Apache这个group存在时才建立user，只有在Apache这个package成功安装后才会建立group。

service中的require语句换成了watch，从需要1个软件包改为监视3个state（分别是pkg、file和user）。watch语句和require很相似，都能保证被监视或者需要的state在自己之前被执行，但是watch还有其他作用。在被监视的state发生变化时，定义watch语句的state会被执行自己的watcher函数。也就是说，更新软件包，修改配置文件，修改Apache用户的uid都会触发service state的watcher函数。在这个例子中，service state的watcher会重启Apache服务。

多个SLS文件

在更有扩展性的部署Salt State时，需要用到不止一个SLS文件。上面的例子中只使用了1个SLS文件，2个或者多个SLS文件可以结合形成State Tree。上面的例子还使用了一个奇怪的文件来源--salt://apache/httpd.conf，这个文件究竟在什么位置呢？

SLS文件一定是目录结构哦分布在master上；SLS和要下发到minion上的文件都只是普通文件。

上面的例子中的文件再Salt的根目录（见《SaltStack中的文件服务器》）分布如下：

apache/init.sls

apache/httpd.conf

httpd.conf只是Apache目录下的一个普通文件，可以直接引用。使用多个SLS文件可以更加灵活方便，以SSH为例：

ssh/init.sls:

ssh/server.sls

ssh/server.sls中使用了include语句。include将别的SLS添加到当前文件中，所以可以require或watch被引用的SLS中定义的内容，还可以extend其内容（马上讲到）。include语句使得state可以跨文件引用。使用include相当于把被引用的内容文件添加到自身。

扩展被引用的SLS数据 Extend

扩展是什么意思呢？比如在ssh/server.sls中定义了一个apache通用的服务器，现在要增加一个带mod_python模块的apache，不需要重头写新的SLS，直接include原来的server.sls，然后增加安装mode_python的state，再在apache service的watch列表中增加mod_python即可。python/mod_python.sls内容如下：

这个例子中，先将apache目录下的init.sls文件包含进来（在include一个目录时，Salt会自动查找init.sls文件），然后扩展了ID为apache下的service state中的watch列表。

也可以在Extending中修改文件的下载位置。ssh/custom-server.sls:

Extend使得Salt的SLS更加灵活。为什么SLS能够做Extend呢？文章一开始最强调了，SLS中的文件仅仅是结构化的data而已，在处理SLS时，会将其中的内容解析成Python中的dict（当然这个dict中会嵌套dict和list）。修改apache watch的内容，相当于往list里面添加一个元素；修改banner文件的下载路径相当于修改dict中的某个key对应的值。在extending时，会附加加require/watch的内容，而不是覆盖。

理解渲染系统 Render System

因为SLS仅仅是data，所以不是非得用YAML来表达。Salt默认使用YAML，只是因为易学易用。只要有对应的renderer，SLS文件可以用任何方式表达（Salt关心的是最终解析出来的数据结构，只要你的renderer能够按要求返回这个数据结构，Salt干嘛关心你如何书写源文件呢？）。

Salt默认使用yaml_jinja渲染器。yaml_jinjia先用jinja2模板引擎处理SLS，然后再调用YAML解析器。这种设计的好处是，可以在SLS文件使用所有的编程结构（jinja2能怎么用，这里就能怎么用。条件，循环，Python代码，什么都可以）。

其他可用的渲染器还包括：yaml_mako，使用Mako模板引擎；yaml_wempy，使用Wempy模板引擎；py，直接使用Python写SLS文件；pydsl，建立在Python语法基础上的描述语言。

简单介绍默认的渲染器 —— yaml_jinja

关于jinja模板引擎的使用请参考其

在基于模板引擎的渲染器里，可以从3个组件中获取需要的数据：salt，grains和pilla。在模板文件中，可以用salt对象执行任意的Salt function，使用grains访问Grains数据。示例如下：
apache/init.sls:

这个例子很容易理解，用到了jinja中的条件结构，如果grains中的os表明minion的操作系统是Red Hat，那么Apache的软件包名和服务名应当是httpd。

再来一个更NB的例子，用到了jinja的循环结构，在设置MooseFs分布式chunkserver的模块中：
moosefs/chunk.sls:

这个例子展示了jinja的强大，多个for循环用来动态地检测并挂载磁盘，多次使用salt对象（这里使用了cmd.run这个执行模块）执行shell命令来收集数据。

简单介绍Python和PyDSL渲染器

在任务逻辑非常复杂时，默认的yaml_jinja渲染器不一定满足要求，这时可以使用Python渲染器。如何在State tree中添加使用py渲染器的SLS文件呢？简单。 一个非常简单的基本Python SLS文件：
python/django.sls:

这个例子也很好理解，第1行告诉Salt不使用默认的渲染器，而是用py。接着定义了函数run，这个函数的返回值必须符合Salt的要求，即HighState数据结构（我接下来就写关于HighState的文章，现在不必关心其细节，反正就是一个dict，key和value都有规定好的含义）。 如果换用pydsl渲染器，上面的例子会更简洁：
python/django.sls:

如果用YAML，会是下面这个样子：

这也可以看出，正常情况下使用YAML是非常合适的，但如果有需要时，使用纯粹的Python SLS可以非常NB。

运行和调试Salt States

写好的SLS如何才能应用到minion呢？在SaltStack中，远程执行是一切的基础。执行命令salt '*' state.highstate会让所有的minion到master上来取走自己的SLS定义，然后在本地调用对应的state module（user，pkg，service等）来达到SLS描述的状态。如果这条命令只返回minion的主机名加一个':'，多半是哪一个SLS文件有错。如果minion是以服务进程启动，执行命令salt-call state.highstate -l debug可以看到错误信息，便于调试。minion还可以直接在前台以debug模式运行：salt-minion -l debug。