我一直在重读Docker文档，试图理解Docker和完整VM之间的区别。它是如何提供一个完整的文件系统、隔离的网络环境等而又不至于太重的呢
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
Docker最初使用LinuX容器（LXC），但后来改用runC（以前称为libcontainer），它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，因此您可以将只读部分和写入部分合并在一起。您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写入挂载
那么，假设您有一个1；GB集装箱图像；如果您想使用完整的VM，则需要1个；GB x所需的虚拟机数。通过Docker和AUF，您可以分享1；GB在所有容器之间，如果您有1000个容器，您可能仍然只有略多于1个容器；GB的操作系统容器空间（假设它们都运行相同的操作系统映像）
一个完整的虚拟化系统会得到自己分配给它的一组资源，并进行最小程度的共享。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这样做，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才能启动，而Docker/LXC/runC容器需要几秒钟，通常甚至不到一秒钟
每种类型的虚拟化系统都有其优缺点。如果您希望在保证资源的情况下实现完全隔离，那么一个完整的VM就是一个不错的选择。如果您只想将进程彼此隔离，并想在一台大小合理的主机上运行大量进程，那么Docker/LXC/runC似乎是一种可行的方法
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。即使您使用像Chef和Puppet这样的工具，在主机和环境之间也总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，并使其易于部署到其他Docker主机上。本地、开发、qa、产品等：所有图像都相同。当然，您可以使用其他工具来实现这一点，但不会那么容易或快速
这是伟大的测试；假设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。实现这一点的经典方法是在每次测试后使用自定义代码或Flyway之类的工具重置数据库-这可能非常耗时，并且意味着测试必须串行运行。但是，使用Docker，您可以创建数据库的映像，并在每个测试中运行一个实例，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。由于测试是并行运行的，并且是在Docker容器中运行的，所以它们可以同时在同一个盒子上运行，并且应该完成得更快。试着用一个完整的虚拟机来做
从评论中
有趣！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映像，如何做到这一点
好吧，让我们看看我能不能解释一下。您从一个基本映像开始，然后进行更改，并使用docker提交这些更改，它将创建一个映像。此图像仅包含与基础的差异。当你想运行你的图像时，你还需要一个底座，它使用一个分层的文件系统将你的图像分层在底座上：如上所述，Docker使用AuFS。AUF将不同的层合并在一起，你就可以得到你想要的；你只需要运行它。您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通常构建在注册表中现成的映像之上，因此您很少需要自己“快照”整个操作系统