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。

Docker是这样介绍自己的：

Docker是推动集装箱运输的公司，也是唯一容器平台提供程序，以解决混合云。今天的企业面临着数字化的压力转换，但受现有应用程序和同时合理化日益多样化的投资组合云、数据中心和应用程序架构。Docker启用应用程序和基础架构之间的真正独立性开发人员和IT运营人员释放他们的潜力并创建一个模型以实现更好的协作和创新。

所以Docker是基于容器的，这意味着你有可以在当前机器上运行的图像和容器。它不包括像VM这样的操作系统，而是像Java、Tomcat等一组不同的工作包。

如果你了解容器，你就会了解Docker是什么，以及它与VM的区别。。。

那么，什么是容器？

容器映像是一个轻量级、独立的可执行包一个包含运行它所需的一切的软件：代码，运行时、系统工具、系统库、设置。两者都可用基于Linux和Windows的应用程序、容器化软件将始终运行无论环境如何，都是一样的。容器隔离软件从其环境来看，例如发展和分段环境，帮助减少运行团队之间的冲突同一基础设施上的不同软件。

如下图所示，每个容器都有一个单独的包，并且在一台机器上运行，共享该机器的操作系统。。。它们安全且易于运输。。。

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。

我喜欢肯·科克伦的回答。

但我想补充一点观点，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不仅仅是硬件的最佳资源共享，而且它还为打包应用程序提供了一个“系统”（作为一组微服务是可取的，但不是必须的）。

对我来说，它正好填补了面向开发人员的工具（如rpm、Debian包、Maven、npm+Git）与操作工具（如Puppet、VMware、Xen）之间的差距，你可以这么说。。。

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？

您的问题假定了某种一致的生产环境。但如何保持一致？考虑一些数量（>10）的服务器和应用程序，这是管道中的阶段。

为了保持同步，您将开始使用类似木偶、厨师或您自己的供应脚本、未发布的规则和/或大量文档。。。理论上，服务器可以无限期运行，并保持完全一致和最新。实践无法完全管理服务器的配置，因此存在很大的配置漂移和运行服务器的意外更改空间。

因此，有一种已知的模式可以避免这种情况，即所谓的不可变服务器。但不可变的服务器模式并不受欢迎。主要是因为Docker之前使用的VM的限制。处理几个千兆字节的大图像，移动这些大图像，只是为了改变应用程序中的一些字段，这是非常费力的。可以理解。。。

有了Docker生态系统，你永远不需要在“小改动”上移动千兆字节（感谢aufs和Registry），也不必担心在运行时将应用程序打包到Docker容器中会导致性能下降。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，您也可以经常复制复杂的生产环境（如果在您的情况下不起作用，请不要打电话给我；）

当然，您可以在VM中启动Docker容器（这是一个好主意）。减少VM级别的服务器资源调配。所有这些都可以由Docker管理。

同时Docker使用自己的实现“libcontainer”而不是LXC。但LXC仍然可用。

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。

这里的大多数答案都涉及虚拟机。我将给你一个简单的回答，这个问题在过去几年中对我的帮助最大。是这样的：

Docker只是运行进程的一种奇特方式，而不是虚拟机。

现在，让我再解释一下这意味着什么。虚拟机是它们自己的野兽。我觉得解释Docker是什么比解释虚拟机更能帮助你理解这一点。特别是因为这里有很多很好的答案，告诉你某人说“虚拟机”的确切含义。所以

Docker容器只是一个进程（及其子进程），它使用主机系统内核内的cgroups与其他进程进行划分。通过在主机上运行ps aux，您实际上可以看到Docker容器进程。例如，“在容器中”启动apache2只是将apache2作为主机上的一个特殊进程启动。它只是与机器上的其他过程分开了。需要注意的是，容器不存在于容器化流程的生命周期之外。当你的进程失效时，你的容器也会失效。这是因为Docker将容器中的pid 1替换为应用程序（pid 1通常是init系统）。关于pid 1的最后一点非常重要。

就每个容器进程所使用的文件系统而言，Docker使用UnionFS支持的映像，这是您在Docker拉ubuntu时下载的映像。每个“图像”只是一系列层和相关元数据。分层的概念在这里非常重要。每一层都只是其下一层的变化。例如，当你在构建Docker容器时删除Dockerfile中的一个文件时，你实际上只是在最后一层的上面创建一个层，上面写着“该文件已被删除”。顺便说一句，这就是为什么您可以从文件系统中删除一个大文件，但映像仍然占用相同的磁盘空间。文件仍然存在，在当前文件下面的层中。层本身只是文件的tarball。您可以使用docker save--output/tmp/ubuntu.tar-ubuntu和cd/tmp&&tar-xvf-ubuntu.tar来测试这一点。然后您可以四处看看。所有看起来像长散列的目录实际上都是单独的层。每一个都包含文件（layer.tar）和元数据（json）以及有关该特定层的信息。这些层只是描述文件系统的更改，这些更改保存为“在”原始状态之上的层。当读取“当前”数据时，文件系统读取数据时，就像只查看最顶层的更改一样。这就是为什么文件看起来被删除了，尽管它仍然存在于“先前”层中，因为文件系统只查看最顶层。这允许完全不同的容器共享其文件系统层，即使每个容器中最顶层的文件系统可能发生了一些重大变化。当容器共享其基本图像层时，这可以节省大量磁盘空间。但是，当您通过卷将目录和文件从主机系统装载到容器中时，这些卷会“绕过”UnionFS，因此更改不会存储在层中。

Docker中的网络是通过使用以太网桥（主机上称为docker0）和主机上每个容器的虚拟接口实现的。它在docker0中创建一个虚拟子网，用于容器之间的通信。这里有许多联网选项，包括为容器创建自定义子网，以及“共享”主机的网络堆栈以供容器直接访问的功能。

Docker进展很快。它的文档是我见过的最好的文档之一。它通常写得很好，简洁准确。我建议您查看可用的文档以获取更多信息，并将文档置于在线阅读的任何其他内容之上，包括堆栈溢出。如果你有具体的问题，我强烈建议加入Freenode IRC上的#docker并在那里提问（你甚至可以使用Freenode的网络聊天！）。