把 Java 服务器从本地搬到阿里云，其实是一次把运维从线下搬到云端的实践。你需要明确目标、制定可执行的时间表，并绕开搬运中的坑。常见场景包括整机迁移、应用层迁移，以及数据库迁移，三者可以单独做也可以组合起来。
在动手前，先做一个全局评估：预算、停机时间、数据安全和运维能力。整机迁移往往适用于对停机时间要求较低、但对系统镜像和兼容性有充分把握的场景；应用层迁移更灵活，适合分阶段切换和滚动上线；数据库迁移则需要考虑数据一致性、事务处理和二级索引等问题。
准备工作要点包括开通阿里云账号、开通 ECS、VPC、对象存储 OSS、日志服务 SLS、云监控等服务。创建一个独立的 VPC 和子网，配置路由和 NAT，确保云端服务器能访问外部网络，同时不暴露不安全端口。为后续迁移设定安全组规则，确保只开放必要的端口，例如 SSH 22、应用监听端口 80/443、数据库端口等，并尽量限制来源 IP。
整机迁移的核心是把源服务器的镜像迁移到云端，常用工具是阿里云的服务器迁移中心 SMC。步骤通常包括在源主机上安装 SMC 客户端，创建迁移任务，选择目标区域和实例规格，运行迁移并在云端完成镜像启动后进行基本测试。迁移完成后，进行网络切换、DNS 指向新云端地址、以及回滚演练。要是遇到网络抖动，别急，冷静点，像开车打方向盘一样稳妥。
应用层迁移时可以选择先把代码和配置上传到云端，随后在云服务器上部署中间件和应用环境，常见组合是 Tomcat/Jetty 搭配 Nginx 做反向代理。打包 WAR/JAR，携带配置文件和依赖库，通过安全的传输方式推送到 ECS 实例，然后在云端完成部署、证书绑定和域名解析。上线前记得做一次回放演练，别让历史遗留配置把你拉回地面。
数据库迁移通常涉及 DTS 数据传输服务。先在源数据库和目标数据库之间建立连接，创建迁移任务，决定是全量迁移还是增量同步。全量完成后再进行增量同步，期间要确保数据的一致性和对应用的最小影响。迁移完成后做一次完整的数据校验，确保主键、外键、索引等结构一致。别忘了对长事务和触发器的影响做评估，否则夜里连羊都没睡好。
网络性能和高可用性也要同时考虑。若需要对外提供稳定服务，可以在云端部署 SLB 负载均衡，结合成对的 ECS 实例实现高可用。为了减少跨地域延迟，可以将前端和数据库放在同一个区域的不同可用区，使用跨区备份和快照。还可以使用 CDN 提升静态资源加载速度，像把好吃的披萨分给全场一样分发给用户。
安全与合规是迁移不可忽视的环节。开启云防火墙、配置 WAF、设置 DDoS 基本防护。使用密钥对登录、禁止 root 直接登录、只允许指定 IP 的 SSH 访问。定期对密钥、证书和接口进行轮换，重要数据启用 OSS/对象存储的加密选项，以及 Key Management Service 来管理密钥。防护不是一次性动作，像日常保养一样要常态化。
运维与监控方面，开启 Cloud Monitor 进行系统、应用和网络指标的统一监控，设定告警阈值。将日志收集到 SLS，方便排错和审计。对重要组件设定备份策略，定期创建快照并保留一定周期的镜像，遇到故障可以快速回滚。记得把通知渠道打通，别等到问题堆成山再找人处理。
迁移过程中常见问题包括停机时间、版本兼容性、环境变量配置、域名与证书的迁移、以及网络安全设置的调整。提前演练回滚方案，确保遇到问题时能够快速将服务恢复到稳定状态。你可以准备一份简易的变更清单，逐项对照，避免遗漏关键步骤。这样就算大风大浪也不慌。
落地执行清单可以按阶段分解：阶段一，搭建云端基础设施（VPC、子网、安全组、NAT、EIP、SLB 等），阶段二，完成源/目标环境的对接和迁移工具部署，阶段三，执行整机/应用/数据迁移，阶段四，做上线验证和回滚演练，阶段五，进行运维自动化和监控配置。每一步都留好日志，万一踩坑也能快速找到原因。
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当云端的服务像新装修的房子一样就绪，很多人会问下一步该怎么做。其实答案往往藏在你对容量、成本和自动化的取舍里。远离盲目追求“速度”，更要关注“稳定性”和“可维护性”。谜底藏在下一次重启的那一行日志里。你愿意今晚就去看那行日志吗？