AVideo平台迁移与升级实战指南
2025-07-05 11:07:34作者:牧宁李
迁移前的准备工作
在进行AVideo平台迁移时,核心需要转移两个关键部分:视频存储目录和数据库。视频文件默认存储在/var/www/html/AVideo/videos目录下,建议使用tar命令打包该目录。数据库则需要通过MySQL/MariaDB的导出功能生成SQL备份文件。
跨服务器迁移步骤
-
数据打包传输
在源服务器执行sudo tar -cvf ~/AVideo.tar /var/www/html/AVideo/videos生成压缩包,同时使用mysqldump导出数据库。将这些文件传输到目标服务器后,需确保目录权限正确(通常设为www-data用户权限)。 -
新环境部署
目标服务器需预先安装相同版本的AVideo基础环境,包括:- PHP 7.4+(含必要扩展)
- MySQL/MariaDB 5.7+
- Web服务器(Apache/Nginx)
- FFmpeg等多媒体工具
-
数据恢复
解压视频文件到新服务器的对应目录,导入SQL备份后,特别注意检查configuration.php中的路径配置。
版本升级的特殊处理
当涉及跨大版本迁移(如11.7→14.6)时,需执行增量式数据库升级:
- 按版本顺序依次执行
update.v{版本号}.sql脚本 - 重点关注12.1版本可能引入的字段变更
- 升级后验证所有核心功能(视频转码、用户权限等)
域名变更处理方案
若迁移涉及域名变更,需额外处理:
- 在数据库中执行全局替换(注意避免替换加密内容)
- 更新
configuration.php中的站点URL - 清除OPcache和模板缓存
迁移后验证清单
- 视频播放功能测试
- 用户登录与会话保持
- 转码队列运行状态
- 定时任务是否正常执行
- 第三方插件兼容性检查
专家建议
- 推荐在低峰期进行迁移操作
- 保持新旧系统并行运行至少24小时
- 使用Clone Site插件可简化跨域迁移流程
- 重要数据迁移前务必进行完整备份
通过系统化的迁移规划和严谨的验证流程,可确保AVideo平台平稳过渡到新环境。对于大型部署,建议先在测试环境完成全流程演练。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210