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！）。

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。

他们都很不同。Docker是轻量级的，使用LXC/libcontainer（它依赖于内核命名空间和cgroups），并且没有机器/硬件仿真，如管理程序、KVM。Xen，它们很重。

Docker和LXC更多地用于沙箱、容器化和资源隔离。它使用主机操作系统（目前只有Linux内核）的克隆API，为IPC、NS（装载）、网络、PID、UTS等提供命名空间。

内存、I/O、CPU等呢。？这是使用cgroups来控制的，在cgroups中，您可以创建具有特定资源（CPU、内存等）规范/限制的组，并将进程放入其中。在LXC之上，Docker提供了一个存储后端(http://www.projectatomic.io/docs/filesystems/)例如，联合安装文件系统，您可以在不同的安装名称空间之间添加层和共享层。

这是一个强大的功能，其中基本映像通常是只读的，只有当容器修改层中的某些内容时，才会将某些内容写入读写分区（也称为写时复制）。它还提供了许多其他包装，如图像的注册和版本控制。

对于普通的LXC，您需要附带一些rootfs或共享rootfs，当共享时，这些更改会反映在其他容器上。由于这些新增功能，Docker比LXC更受欢迎。LXC在嵌入式环境中很受欢迎，用于围绕暴露于外部实体（如网络和UI）的进程实现安全性。Docker在需要一致生产环境的云多租户环境中非常流行。

一个普通的虚拟机（例如VirtualBox和VMware）使用一个虚拟机管理程序，相关技术要么有专用的固件，成为第一个操作系统（主机操作系统或客户操作系统0）的第一层，要么有一个在主机操作系统上运行的软件，为客户操作系统提供硬件仿真，如CPU、USB/附件、内存、网络等。截至2015年，VM在高安全性多租户环境中仍然很受欢迎。

Docker/LXC几乎可以在任何便宜的硬件上运行（只要你有更新的内核，少于1 GB的内存也可以），而正常的VM需要至少2 GB的内存等，才能使用它进行任何有意义的操作。但主机操作系统上的Docker支持在Windows（截至2014年11月）等操作系统中不可用，在Windows、Linux和Mac上可以运行各种类型的VM。

这是docker/rightscale的照片：

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。