Docker容器与虚拟机有什么区别
概述：
Docker是⼀个虚拟环境容器，可以将你的可执⾏⽂件、配置⽂件及⼀切其他你需要的⽂件⼀并打包到这个容器中，并发布和应⽤到任意平台。⽐如，你在本地⽤Python开发了⼀个⽹站后台，开发测试完成后，就可以将Python3及其依赖包、Flask及其各种插件、Mysql、Nginx 等打包到⼀个容器中，然后部署到任意你想部署到的环境。
Docker解决的主要问题
有过后台开发经验的同学，⼀定遇到过下⾯这些问题：
程序在开发环境跑得好好的，但是部署到⽣产环境，却状况频出；
假设某个程序要在客户的环境上进⾏部署，虽然在⾃⼰的环境上部署、验证成功，但始终担⼼客户的环境上缺少某些必要的库⽂件，或者某些⽂件的版本不符合要求；
那么，有了docker，这些问题都将不复存在。
什么是Docker
Docker是⼀个虚拟环境容器，可以将你的可执⾏⽂件、配置⽂件及⼀切其他你需要的⽂件⼀并打包到这个容器中，并发布和应⽤到任意平台。⽐如，你在本地⽤Python开发了⼀个⽹站后台，开发测试完成后，就可以将Python3及其依赖包、Flask及其各种插件、Mysql、Nginx 等打包到⼀个容器中，然后部署到任意你想部署到的环境。
如果不好理解，我们再拿集装箱打个⽐⽅。
集装箱解决了什么问题呢？在⼀艘⼤船上，可以把货物规整的摆放起来。并且各种各样的货物被集装箱标准化了，集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送⽔果的船和专门运送化学品的船了。只要这些货物在集装箱⾥封装的好好的，那我就可以⽤⼀艘⼤船把他们都运⾛。
docker也是类似的理念。我们可以在⼀台机器上跑多个互相毫⽆关联的docker容器，每⼀个容器就相当于⼀个集装箱。
Docker⾥的⼏个基本概念
镜像
镜像可以理解为⼀堆静态的⽂件
容器
容器则是镜像run起来之后的⼀个实例。镜像之于容器就好⽐⾯向对象编程⾥的class之于object。
仓库
镜像需要地⽅保存，这个地⽅就是仓库
与传统虚拟化的区别
这⾥我们顺便讲⼀下传统虚拟化。
我们看到，传统虚拟化是站在硬件物理资源的基础上，虚拟出多个OS，然后在OS的基础上构建相对独⽴的程序运⾏环境，⽽Dokcer则是在OS的基础上进⾏虚拟，显然Dokcer轻量得多，因此其资源占⽤、性能消耗相⽐传统虚拟化都有很⼤优势。docker进入容器
虚拟化与docker的区别
docker设计⼩巧，部署迁移快速，运⾏⾼效，应⽤之间相互独⽴，管理⼈员可以看到所有容器的内容，虚拟化技术⽐较臃肿，不论什么应⽤都需要先创建新的系统，并且并⾮按照应⽤隔离，⽽是按照系统隔离，管理员⽆法看到系统内部信息。
举个例⼦，Docker就是⼿机中的各种APP，只需要⼀个系统就可以下载⾃⼰所需的应⽤，但是虚拟化技术相当于你的苹果⼿机安装⼀个庞⼤软件，这个软件上安装安卓系统、魅族系统等，每个系统上还要安装各类应⽤，⽐较⿇烦。
但两者没有绝对的好坏，主要还是看应⽤场景，根据不同的需求选择不同的解决⽅案即可
虚拟机和docker区别：
1.资源：vmwre是系统级对整个系统硬件分割，docker是进程级占⽤资源少
2.启动：vmwre启动需要⼏分钟，docker是秒级
3.部署速度：docker⽐vmwre快很多
4.移植性⽅⾯：Docker容器轻便、灵活、适应于Linux，⽽虚拟机相对笨重，与虚拟化技术的耦合度⾮常⾼，因此移植性相对较差。docker相当于vmwre，镜像相当于虚拟机的镜像盘，实际运⾏的虚拟机相当于docker的容器
为什么使⽤Docker?
优点：
⼀致的运⾏环境
更快启动速度
隔离性
弹性伸缩、快速扩展
迁移⽅便
持续交付和部署
开发⼈员和运维⼈员职责分离
缺点：
安全性不如虚拟机
隔离性不如虚拟机
⼤规模不易管理
排查问题困难
不⽀持Windows
#——————————————docker作⽤/⽤途/⽤于场景——————————————————————————————————————————————
1）测试：Docker 很适合⽤于测试发布，将 Docker 封装后bai可以直接du提供给测试⼈员进⾏运⾏，不再需要测试⼈员与运维、开发进⾏配合，进⾏环境搭建与部署。
2）测试数据分离：在测试中，经常由于测试场景变换，需要修改依赖的数据库数据或者清空变动 memcache、Redis 中的缓存数据。Docker 相较于传统的虚拟机，更轻量与⽅便。可以很容易的将这些数据分离到不同的镜像中，根据不同需要随时进⾏切换。
3）开发：开发⼈员共同使⽤同⼀个 Docker 镜像，同时修改的源代码都被挂载到本地磁盘。不再因为环境的不同⽽造成的不同程序⾏为⽽伤透脑筋，同时新⼈到岗时也能迅速建⽴开发、编译环境。
4）快速部署：Docker通过创建流程的容器，不必重新启动操作系统，⼏秒内能关闭，你可以在数据中⼼创建或销毁资源，不⽤担⼼额外消耗。典型的数据中⼼利⽤率是30%，通过更积极的资源分配，以低成本⽅式对⼀个新的实例实现⼀个更聚合的资源分配，我们很容易超过这个利⽤率，⼤⼤提⾼数
据中⼼的利⽤效率。
5）应⽤隔离：有很多理由你需要在⼀台机器上运⾏多个应⽤，这就需要将原来铁板⼀块monolithic的应⽤切分为很多微服务。实现应⽤之间的解耦，将多个应⽤服务部署在多个Docker中能轻松达到这个⽬的。
6）持续集成：Docker可以快速创建和撤销容器，在持续集成的环境中，可以频繁和快速地进⾏部署和验证⼯作。

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