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。

通过这篇文章，我们将描绘虚拟机和LXC之间的一些区别。让我们先定义它们。

VM:

虚拟机模拟物理计算环境，但对CPU、内存、硬盘、网络和其他硬件资源的请求由虚拟化层管理，虚拟化层将这些请求转换为底层物理硬件。

在此上下文中，VM称为来宾，而其运行的环境称为主机。

LXC：

Linux容器（LXC）是操作系统级的功能，可以在一个控制主机（LXC主机）上运行多个独立的Linux容器。Linux容器是VM的轻量级替代品，因为它们不需要虚拟机管理程序，即Virtualbox、KVM、Xen等。

现在，除非你被艾伦（Zach Galifianakis，来自《宿醉》系列）麻醉，并在拉斯维加斯呆了一年，否则你会非常清楚Linux容器技术的巨大兴趣，如果我具体说一下，在过去几个月里在世界各地引起轰动的一个容器项目是Docker，它引发了一些回响，认为云计算环境应该放弃虚拟机（VM），并将其替换为容器，因为它们的开销更低，性能可能更好。

但最大的问题是，它可行吗？，这明智吗？

a.LXC的作用域是Linux的一个实例。它可能是不同风格的Linux（例如CentOS主机上的Ubuntu容器，但它仍然是Linux。）类似地，如果我们查看VM，基于Windows的容器现在被限定为Windows的一个实例，它们的范围非常广，并且使用管理程序，您不限于操作系统Linux或Windows。

b.与虚拟机相比，LXC开销低，性能更好。基于LXC技术构建的工具，即Docker，为开发人员提供了运行应用程序的平台，同时也为运营人员提供了一个工具，允许他们在生产服务器或数据中心上部署相同的容器。它试图让运行应用程序、启动和测试应用程序的开发人员与部署该应用程序的操作人员之间的体验无缝衔接，因为这是所有摩擦的所在，DevOps的目的是打破这些孤岛。

因此，最好的方法是云基础设施提供商应该提倡适当使用VM和LXC，因为它们都适合处理特定的工作负载和场景。

到目前为止，放弃虚拟机并不现实。因此，VM和LXC都有各自的存在和重要性。

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

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。