Docker与普通虚拟机有何不同？
我一直在重读Docker文档，试图理解Docker和完整虚拟机之间的区别。 它如何设法提供完整的文件系统，隔离的网络环境等，而不会太重？
为什么将软件部署到码头图像（如果这是正确的话）比简单地部署到一致的生产环境更容易？
Docker最初使用LinuX Containers（LXC），但后来转向运行在与主机相同操作系统的runC（以前称为libcontainer ）。 这使它可以共享大量的主机操作系统资源。 此外，它使用分层文件系统（AuFS）并管理网络。
AuFS是一个分层文件系统，因此您可以将只读部分和写入部分合并在一起。 可以将操作系统的公共部分设置为只读（并在所有容器之间共享），然后为每个容器设置自己的写入容器。
所以，假设你有一个1 GB的容器图像; 如果你想使用一个完整的虚拟机，你需要有1GB的x个虚拟机。 使用Docker和AuFS，您可以在所有容器之间共享1 GB的大部分内容，并且如果您拥有1000个容器，则容器操作系统的容量可能只有略多于1 GB（假设它们都运行相同的OS映像） 。
完整的虚拟化系统获得自己分配给它的一组资源，并且实现最少的共享。 你会得到更多的隔离，但它要重得多（需要更多的资源）。 使用Docker你可以获得更少的隔离，但容器是轻量级的（需要更少的资源）。 因此，您可以轻松地在主机上运行数千个容器，甚至不会眨眼。 试着用Xen来做这件事，除非你有一个非常大的主机，否则我认为这是不可能的。
完整的虚拟系统通常需要几分钟才能启动，而Docker / LXC / runC容器需要几秒钟的时间，通常甚至不到一秒钟。
每种类型的虚拟化系统都有优点和缺点。 如果您希望完全隔离并保证资源充足，那么完整的虚拟机是最佳选择。 如果你只是想将进程彼此隔离开来，并希望在合理大小的主机上运行大量进程，那么Docker / LXC / runC似乎就是要走的路。
欲了解更多信息，请查看这组博客文章，该文章很好地解释了LXC的工作原理。
为什么将软件部署到码头图像（如果这是正确的话）比简单地部署到一致的生产环境更容易？
部署一致的生产环境说起来容易做起来难。 即使你使用Chef和Puppet这样的工具，也总会有OS更新和其他东西在主机和环境之间改变。
Docker为您提供了将操作系统快照到共享映像的功能，并且可以轻松部署到其他Docker主机上。 在本地，dev，qa，prod等：所有相同的图像。 当然你可以用其他工具来做到这一点，但并不是那么简单或快速。
这对测试非常有用; 假设您有数千个需要连接到数据库的测试，并且每个测试都需要数据库的原始副本，并将对数据进行更改。 传统方法是在每次测试后重置数据库，无论是使用自定义代码还是使用Flyway这样的工具 - 这可能非常耗时且意味着测试必须连续运行。 但是，使用Docker，您可以创建数据库的映像，并在每个测试中运行一个实例，然后并行运行所有测试，因为您知道它们都将针对数据库的相同快照运行。 由于测试并行运行并在Docker容器中运行，它们可以同时在同一个盒子上运行，并且应该快得多。 尝试使用完整的虚拟机做到这一点。
来自评论...
有趣！ 我想我仍然被“快照操作系统”的概念弄糊涂了。 如果没有，做一个操作系统的形象，人们如何做到这一点？
那么，让我们看看我能否解释。 您从基础映像开始，然后进行更改，然后使用docker提交这些更改，并创建一个映像。 此图像仅包含与底座的差异。 当你想运行你的图像时，你也需要基础，并且使用分层文件系统将图像分层到基层之上：如上所述，Docker使用AUFS。 AUFS将不同的层合并在一起，你就可以得到你想要的; 你只需要运行它。 您可以继续添加越来越多的图像（图层），它将继续保存差异。 由于Docker通常基于注册表的现成图像构建，因此您很少必须自己“快照”整个操作系统。
很好的答案。 为了获得容器vs VM的映像表示，请看下面的代码。
资料来源：https://www.docker.com/what-container#/package_software
我喜欢Ken Cochrane的回答。
但我想补充一些观点，这里没有详细介绍。 在我看来，Docker在整个过程中也有所不同。 与虚拟机不同，Docker并不仅仅是关于硬件的最佳资源共享，而且它为包装应用程序提供了一个“系统”（优选但不是必须的，作为一组微软服务）。
对我来说，它适合于面向开发人员的工具，如rpm，debian软件包，maven，npm + git和Ops工具如Puppet，VMWare，Xen等。
为什么将软件部署到码头图像（如果这是正确的话）比简单地部署到一致的生产环境更容易？
你的问题假设有一致的生产环境。 但如何保持一致？ 考虑一些数量（> 10）的服务器和应用程序，流水线中的各个阶段。 为了保持同步，您将开始使用Puppet，Chef或自己的配置脚本，未发布的规则和/或大量文档等......理论上，服务器可以无限期运行，并保持完全一致且最新。 练习无法完全管理服务器的配置，因此存在相当大的配置漂移范围以及运行服务器的意外更改。
所以有一种已知的模式来避免这种情况，即所谓的不可变服务器 。 但不可变的服务器模式并未被人喜爱。 主要是因为VM的局限性，所以在Docker之前使用了它。 处理几千兆字节的大图像，移动这些大的图像，只是为了改变应用程序中的一些字段，非常费力。 可以理解的......
通过Docker生态系统，您不需要在“小改动”（感谢aufs和Registry）的情况下移动千兆字节，并且您无需担心在运行时将应用程序打包到Docker容器中而导致性能下降。 您不必担心该图像的版本。 最后，即使在您的Linux笔记本电脑上，您甚至会经常能够复制复杂的生产环境（如果您的情况不起作用，请不要打电话给我）;）
当然你可以在虚拟机中启动docker容器（这是个好主意）。 减少在VM级别的服务器供应。 以上所有可以由Docker管理。
PS同时，Docker使用自己的实现“libcontainer”而不是LXC。 但LXC仍然可用。
链接地址: http://www.djcxy.com/p/385.html