CapRover迁移服务器与更换根域名的完整指南
2025-05-15 03:21:35作者:申梦珏Efrain
迁移前的准备工作
在CapRover平台迁移到新服务器时,需要特别注意SSL证书和域名配置的转移。以下是经过验证的完整迁移方案,比直接修改配置文件更为可靠。
标准迁移流程
-
创建完整备份
- 通过CapRover管理界面生成系统备份文件
- 备份包含所有应用配置、数据库和证书信息
-
新服务器准备
- 在新服务器上安装相同版本的Docker和CapRover
- 确保新服务器防火墙开放80/443端口
-
恢复备份
- 在新服务器CapRover界面恢复备份文件
- 系统会自动重建所有服务和配置
特殊情况处理方案
当无法使用标准备份恢复时,可采用以下替代方案:
-
停止所有容器
docker stop $(docker ps -aq) -
修改SSL配置
- 编辑配置文件:
/captain/data/config-captain.json - 将所有
force-ssl、has-ssl和hasRootSsl设为false
- 编辑配置文件:
-
清理旧证书
rm -rf /captain/data/letsencrypt -
重启服务
docker start $(docker ps -aq) -
重新配置
- 通过IP地址访问CapRover管理界面
- 设置新的根域名
- 为各服务重新启用SSL
注意事项
- 证书更新可能需要24-48小时完成
- 确保新域名DNS已正确解析到新服务器IP
- 迁移后检查所有服务的连通性
- 建议在低峰期执行迁移操作
最佳实践建议
- 始终保持CapRover版本一致
- 迁移前测试备份文件的可用性
- 记录所有自定义配置项
- 考虑使用CI/CD管道自动化部署过程
通过以上步骤,可以确保CapRover平台平稳迁移到新环境,同时保持服务的连续性和安全性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.85 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
387
458
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++
894
680
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
354
212
昇腾LLM分布式训练框架
Python
120
146
暂无简介
Dart
805
198
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
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781