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。

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。

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/

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：