Docker封装了一个应用程序及其所有依赖项。

虚拟机封装了一个OS，该OS可以运行它通常可以在裸机上运行的任何应用程序。

了解虚拟化和容器如何在低级别上工作可能会有所帮助。这将澄清很多事情。

注意：我在下面的描述中简化了一点。有关详细信息，请参阅参考文献。

虚拟化如何在低级别工作？

在这种情况下，VM管理器接管CPU环0（或较新CPU中的“根模式”），并拦截来宾操作系统发出的所有特权调用，以产生来宾操作系统拥有自己硬件的错觉。有趣的事实：在1998年之前，人们认为在x86架构上实现这一点是不可能的，因为没有办法进行这种拦截。VMware的员工是第一个有想法重写内存中的可执行字节以供来宾操作系统的特权调用来实现这一点的人。

其净效果是虚拟化允许您在同一硬件上运行两个完全不同的操作系统。每个来宾操作系统都要经过引导、加载内核等所有过程。例如，来宾操作系统无法完全访问主机操作系统或其他来宾操作系统，从而造成混乱。

容器如何在低液位下工作？

2006年左右，包括谷歌员工在内的一些人实现了一个名为名称空间的新内核级功能（然而，这个想法早就存在于FreeBSD中）。操作系统的一个功能是允许在进程之间共享网络和磁盘等全局资源。如果这些全局资源被包装在命名空间中，以便它们只对在同一命名空间中运行的那些进程可见，该怎么办？例如，您可以获取一块磁盘并将其放在命名空间X中，然后在命名空间Y中运行的进程无法看到或访问它。同样，命名空间X中的进程无法访问分配给命名空间Y的内存中的任何内容。当然，X中的程序无法看到或与命名空间Y中的进程对话。这为全局资源提供了一种虚拟化和隔离。Docker是这样工作的：每个容器都在自己的命名空间中运行，但使用与所有其他容器完全相同的内核。之所以发生隔离，是因为内核知道分配给进程的命名空间，并且在API调用期间，它确保进程只能访问自己命名空间中的资源。

容器与虚拟机的局限性现在应该很明显：你不能像虚拟机那样在容器中运行完全不同的操作系统。但是，您可以运行不同的Linux发行版，因为它们共享相同的内核。隔离级别不如VM中的隔离级别强。事实上，在早期的实现中，“来宾”容器可以接管主机。您还可以看到，当您加载一个新容器时，OS的整个新副本并不像在VM中那样启动。所有容器共享同一内核。这就是为什么集装箱重量轻。与VM不同的是，您不必为容器预先分配大量内存，因为我们没有运行新的OS副本。这允许在一个操作系统上运行数千个容器，同时对它们进行装箱，如果我们在它们自己的VM中运行操作系统的单独副本，这可能是不可能的。

Docker（基本上是容器）支持OS虚拟化，即您的应用程序感觉它有一个完整的OS实例，而VM支持硬件虚拟化。你觉得它是一台物理机器，你可以在其中启动任何操作系统。

在Docker中，运行的容器共享主机OS内核，而在VM中，它们有自己的OS文件。当您将应用程序部署到各种服务环境（如“测试”或“生产”）时，开发应用程序的环境（操作系统）将是相同的。

例如，如果您开发了一个运行在端口4000上的web服务器，当您将其部署到“测试”环境时，该端口已经被其他程序使用，因此它停止工作。在容器中有层；您对操作系统所做的所有更改都将保存在一个或多个层中，这些层将是映像的一部分，因此无论映像到哪里，依赖项都将存在。

在下面所示的示例中，主机有三个VM。为了使VM中的应用程序完全隔离，它们每个都有自己的OS文件、库和应用程序代码副本，以及OS的完整内存实例。而下图显示了与容器相同的场景。在这里，容器只需共享主机操作系统，包括内核和库，因此它们不需要启动OS、加载库或为这些文件支付专用内存成本。它们所占用的唯一增量空间是应用程序在容器中运行所需的任何内存和磁盘空间。虽然应用程序的环境感觉像一个专用的操作系统，但应用程序的部署方式与它在专用主机上的部署方式一样。容器化应用程序在几秒钟内启动，与VM情况相比，机器上可以容纳更多的应用程序实例。

资料来源：https://azure.microsoft.com/en-us/blog/containers-docker-windows-and-trends/

容器将库和软件包与系统隔离，以便您可以安装相同软件和库的不同版本而不发生冲突。它使用最小的存储空间和内存，使用相同的基本操作系统内核和可用的库几乎没有开销，如果可能的话，差异很小。您可以直接或间接地将硬件暴露给容器，以便可以使用加速（如gpu）进行计算。

在实践中，您可以使用预制容器的docker。您可以安装它们并在一条线上运行它们。安装tensorflow gpu和docker run-it tensorflow gpu一样简单。虽然我没有偶然发现许多lxd（lxc容器）的预制容器，但我发现它们更容易定制，更稳定和性能更好。

容器和VM都可以用来分配负载。但由于容器几乎没有开销，因此容器管理软件专注于创建容器集群，以便您轻松地将它们（从而将负载）分配给金属机器。

真实生活示例：

假设您需要50多种类型的计算环境和50种类型的服务，如mysql、网络托管和基于云的服务（如jenkins和对象存储），并且您有50多种不同的裸机服务器。这是一个典型的学院环境。您需要高效地使用资源，并且需要高可用性。当一台服务器停机时，用户应该不会遇到任何问题。为了解决这个问题，您所做的基本上是在所有服务器上安装所有类型的容器。并将负载分配给所有金属机器。当一种类型的容器需要更多时，可以在一台或多台裸机上自动生成更多容器。因此，许多不同的用户可以连续灵活地使用不同的服务和环境。

在该设置中，假设有100名学生同时使用该系统。其中95人使用服务器进行基本服务，如检查GPA、课程、图书馆数据库等，但其中5人正在进行5种不同类型的工程模拟。您将看到49台裸机服务器完全专用于工程仿真，每台服务器都有5种不同类型的计算容器，每种计算容器都与之相匹配，但与20%的硬件资源使用相平衡。当你为基本任务增加2500名学生时，这将使用所有裸机的5%。其余部分将用于计算。

因此，提供这种灵活性优势的容器最重要的区别特征是：

准备好部署预制容器，几乎没有开销，可快速繁殖具有实时可调整配额

使用.cpu_allowencess、.ram_allowances或直接cgroup。Kubernetes为您提供所有这些服务。在摆弄了docker和lxd之后，你可能想看看它。

1.重量轻

这可能是许多码头工人学习者的第一印象。

首先，docker映像通常比VM映像小，因此易于构建、复制和共享。

第二，Docker容器可以在几毫秒内启动，而VM可以在几秒钟内启动。

2.分层文件系统

这是Docker的另一个关键特性。图像具有图层，不同的图像可以共享图层，从而更节省空间，构建速度更快。

如果所有容器都使用Ubuntu作为它们的基本映像，那么不是每个映像都有自己的文件系统，而是共享相同的下划线Ubuntu文件，并且只在它们自己的应用程序数据上有所不同。

3.共享OS内核

将容器视为进程！

在主机上运行的所有容器实际上都是一堆具有不同文件系统的进程。它们共享相同的OS内核，只封装系统库和依赖项。

这在大多数情况下都很好（没有额外的OS内核维护），但如果容器之间需要严格隔离，则可能会出现问题。

为什么重要？

所有这些似乎都是进步，而不是革命。好吧，数量的积累导致质量的转变。

考虑应用程序部署。如果我们想部署一个新的软件（服务）或升级一个，最好是更改配置文件和进程，而不是创建一个新VM。因为创建一个具有更新服务的VM，测试它（开发人员和QA之间共享），部署到生产需要几个小时，甚至几天。如果出了什么问题，你必须重新开始，浪费更多的时间。因此，使用配置管理工具（木偶、盐堆、厨师等）安装新软件，最好下载新文件。

说到docker，不可能使用新创建的docker容器来替换旧容器。维护更容易！构建一个新映像，与QA共享，测试，部署它只需要几分钟（如果一切都是自动化的），最坏的情况下需要几个小时。这被称为不可变基础设施：不要维护（升级）软件，而是创建一个新的。

它改变了服务的交付方式。我们需要应用程序，但必须维护VM（这是一个难题，与我们的应用程序无关）。Docker让你专注于应用程序，让一切变得流畅。

我在生产环境和登台中使用过Docker。当你习惯了它，你会发现它对于构建一个多容器和隔离环境非常强大。

Docker是基于LXC（Linux容器）开发的，在许多Linux发行版中都能完美运行，尤其是Ubuntu。

Docker容器是隔离的环境。当您在Docker容器中发出top命令时，可以看到它，Docker容器是从Docker映像创建的。

此外，由于dockerFile配置，它们非常轻便和灵活。

例如，您可以创建一个Docker映像并配置一个DockerFile，然后告诉它，例如，当它运行时，运行wget“this”，apt-get“that”，运行“some shell script”，设置环境变量等等。

在微服务项目和架构中，Docker是一项非常可行的资产。您可以通过Docker、Docker swarm、Kubernetes和Docker Compose实现可伸缩性、弹性和弹性。

Docker的另一个重要问题是Docker Hub及其社区。例如，我使用Prometheus、Grafana、PrometheusJMXExporter和Docker实现了一个用于监控kafka的生态系统。

为此，我为zookeeper、kafka、Prometheus、Grafana和jmx收集器下载了已配置的Docker容器，然后使用YAML文件为其中一些容器安装了自己的配置，我更改了Docker容器中的一些文件和配置，并在一台机器上使用多容器Docker构建了一个用于监控kafka的完整系统，该系统具有隔离性、可扩展性和弹性，该架构可以轻松移动到多个服务器中。

除了Docker Hub站点之外，还有一个名为quay.io的站点，您可以使用它在那里创建自己的Docker图像仪表板，并将其推送到码头。您甚至可以将Docker图像从DockerHub导入码头，然后在自己的机器上从码头运行。

注意：学习Docker一开始看起来既复杂又困难，但当你习惯了它之后，你就不能没有它了。

我记得在使用Docker的第一天，我发出了错误的命令，或者错误地删除了我的容器和所有数据和配置。