Docker最初使用LinuX Containers（LXC），但后来改用runC（以前称为libcontainer），后者与主机在同一操作系统中运行。这允许它共享大量主机操作系统资源。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，因此可以将只读部分和写部分合并在一起。可以将操作系统的公共部分设置为只读（并在所有容器中共享），然后为每个容器提供自己的装载以供编写。

假设您有一个1GB的容器映像；如果要使用完整的虚拟机，则需要有1 GB x所需数量的虚拟机。使用Docker和AuFS，您可以在所有容器之间共享1GB的空间，如果您有1000个容器，那么容器操作系统的空间可能只有1GB多一点（假设它们都运行同一个操作系统映像）。

一个完整的虚拟化系统得到了它自己的一组资源分配，并且实现了最小的共享。你得到了更多的隔离，但它更重（需要更多的资源）。使用Docker可以减少隔离，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，而且它甚至不会闪烁。试着用Xen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。

一个完整的虚拟化系统通常需要几分钟的启动时间，而Docker/LXC/runC容器需要几秒钟，甚至不到一秒钟。

每种类型的虚拟化系统都有利弊。如果您希望使用有保证的资源进行完全隔离，那么完整的VM是最佳选择。如果您只想将进程彼此隔离，并希望在一个大小合理的主机上运行大量进程，那么Docker/LXC/runC似乎是一个不错的选择。

有关更多信息，请查看这组博客文章，它们很好地解释了LXC的工作原理。

为什么将软件部署到docker映像（如果这是正确的术语）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。即使您使用Chef和Puppet等工具，主机和环境之间也总是会有操作系统更新和其他变化。

Docker使您能够将操作系统快照到共享映像中，并使其易于在其他Docker主机上部署。本地、dev、qa、prod等：都是相同的图像。当然，你可以用其他工具来完成这项工作，但不是那么容易或快速。

这非常适合测试；假设您有数千个测试需要连接到数据库，每个测试都需要数据库的原始副本，并将对数据进行更改。经典的方法是在每次测试后使用自定义代码或使用Flyway等工具重置数据库-这可能非常耗时，意味着测试必须连续运行。然而，使用Docker，您可以创建数据库的映像，并为每个测试运行一个实例，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同一快照运行。由于测试是在Docker容器中并行运行的，它们可以在同一时间在同一个盒子上运行，并且应该完成得更快。尝试使用完整的虚拟机执行此操作。

来自评论。。。

有趣的我想我仍然对“快照操作系统”的概念感到困惑。如果不制作操作系统的图像，那么如何做到这一点？

好吧，看看我能不能解释一下。您从一个基本图像开始，然后进行更改，并使用docker提交这些更改，然后创建一个图像。此图像仅包含与基础的差异。当你想运行你的镜像时，你也需要基础，它使用一个分层文件系统将你的镜像分层在基础之上：如上所述，Docker使用AuFS。AuFS将不同的层合并在一起，您可以得到所需的内容；你只需要运行它。你可以继续添加越来越多的图像（层），它将继续只保存差异。由于Docker通常基于注册表中的现成图像构建，因此您很少需要自己“快照”整个操作系统。

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/

Docker最初使用LinuX Containers（LXC），但后来改用runC（以前称为libcontainer），后者与主机在同一操作系统中运行。这允许它共享大量主机操作系统资源。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，因此可以将只读部分和写部分合并在一起。可以将操作系统的公共部分设置为只读（并在所有容器中共享），然后为每个容器提供自己的装载以供编写。

假设您有一个1GB的容器映像；如果要使用完整的虚拟机，则需要有1 GB x所需数量的虚拟机。使用Docker和AuFS，您可以在所有容器之间共享1GB的空间，如果您有1000个容器，那么容器操作系统的空间可能只有1GB多一点（假设它们都运行同一个操作系统映像）。

一个完整的虚拟化系统得到了它自己的一组资源分配，并且实现了最小的共享。你得到了更多的隔离，但它更重（需要更多的资源）。使用Docker可以减少隔离，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，而且它甚至不会闪烁。试着用Xen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。

一个完整的虚拟化系统通常需要几分钟的启动时间，而Docker/LXC/runC容器需要几秒钟，甚至不到一秒钟。

每种类型的虚拟化系统都有利弊。如果您希望使用有保证的资源进行完全隔离，那么完整的VM是最佳选择。如果您只想将进程彼此隔离，并希望在一个大小合理的主机上运行大量进程，那么Docker/LXC/runC似乎是一个不错的选择。

有关更多信息，请查看这组博客文章，它们很好地解释了LXC的工作原理。

为什么将软件部署到docker映像（如果这是正确的术语）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。即使您使用Chef和Puppet等工具，主机和环境之间也总是会有操作系统更新和其他变化。

Docker使您能够将操作系统快照到共享映像中，并使其易于在其他Docker主机上部署。本地、dev、qa、prod等：都是相同的图像。当然，你可以用其他工具来完成这项工作，但不是那么容易或快速。

这非常适合测试；假设您有数千个测试需要连接到数据库，每个测试都需要数据库的原始副本，并将对数据进行更改。经典的方法是在每次测试后使用自定义代码或使用Flyway等工具重置数据库-这可能非常耗时，意味着测试必须连续运行。然而，使用Docker，您可以创建数据库的映像，并为每个测试运行一个实例，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同一快照运行。由于测试是在Docker容器中并行运行的，它们可以在同一时间在同一个盒子上运行，并且应该完成得更快。尝试使用完整的虚拟机执行此操作。

来自评论。。。

有趣的我想我仍然对“快照操作系统”的概念感到困惑。如果不制作操作系统的图像，那么如何做到这一点？

好吧，看看我能不能解释一下。您从一个基本图像开始，然后进行更改，并使用docker提交这些更改，然后创建一个图像。此图像仅包含与基础的差异。当你想运行你的镜像时，你也需要基础，它使用一个分层文件系统将你的镜像分层在基础之上：如上所述，Docker使用AuFS。AuFS将不同的层合并在一起，您可以得到所需的内容；你只需要运行它。你可以继续添加越来越多的图像（层），它将继续只保存差异。由于Docker通常基于注册表中的现成图像构建，因此您很少需要自己“快照”整个操作系统。

好答案。为了获得容器与VM的图像表示，请查看下面的一个。

来源

docker文档（和自我解释）区分了“虚拟机”和“容器”。他们倾向于以一种不寻常的方式解释和使用事物。他们可以做到这一点，因为这取决于他们自己，他们在文档中写了什么，而且虚拟化的术语还没有真正准确。

事实是Docker文档对“容器”的理解，实际上是半虚拟化（有时是“OS级虚拟化”），而硬件虚拟化则相反，Docker不是。

Docker是一个低质量的虚拟化解决方案。容器与VM的区别是由docker开发人员发明的，以解释其产品的严重缺点。

它之所以如此流行，是因为他们“把火给了普通人”，也就是说，它使Win10工作站上典型的服务器（=Linux）环境/软件产品的简单使用成为可能。这也是我们容忍他们细微差别的原因。但这并不意味着我们也应该相信它。

Windows主机上的docker在HyperV中使用了嵌入式Linux，并且其容器已经在其中运行，这一事实使情况变得更加混乱。因此，Windows上的docker使用了硬件和半虚拟化相结合的解决方案。

简而言之，Docker容器是低质量（准）虚拟机，具有巨大的优势和许多缺点。

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。