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各種虛擬機技術開啟了云計算時代；而Docker，作為下一代虛擬化技術，正在改變我們開發、測試、部署應用的方式。那虛擬機與Docker究竟有何不同呢?

首先，大家需要明確一點，Docker容器不是虛擬機。

2014年，當我第一次接觸Docker的時候，我把它比做一種輕量級的虛擬機。這樣做無可厚非，因為Docker最初的成功秘訣，正是它比虛擬機更節省內存，啟動更快。Docker不停地給大家宣傳，”虛擬機需要數分鐘啟動，而Docker容器只需要50毫秒”。

然而，Docker容器并非虛擬機，我們不妨來比較一下它們。

理解虛擬機

顧名思義，虛擬化技術是將物理資源以某種技術虛擬成資源池的形式，主要有一虛多和多虛一兩種形式，比如個人電腦安裝Vmware軟件，可以在這個軟件上安裝其他Win系統、MacOS、Linux系統等，實現一臺電腦/筆記本承載多個系統的優點，目前蘋果筆記本用戶雙系統解決方案也以虛擬機為主，普通Windows用戶可能需求量不大，而技術人員基本是必備軟件了。使用虛擬機運行多個相互隔離的應用時，如下圖：

從下到上理解上圖:

• 基礎設施(Infrastructure)。它可以是你的個人電腦，數據中心的服務器，或者是云主機。
• 虛擬機管理系統(Hypervisor)。利用Hypervisor，可以在主操作系統之上運行多個不同的從操作系統。類型1的Hypervisor有支持MacOS的HyperKit，支持Windows的Hyper-V、Xen以及KVM。類型2的Hypervisor有VirtualBox和VMWare workstation。
• 客戶機操作系統(Guest Operating System)。假設你需要運行3個相互隔離的應用，則需要使用Hypervisor啟動3個客戶機操作系統，也就是3個虛擬機。這些虛擬機都非常大，也許有700MB，這就意味著它們將占用2.1GB的磁盤空間。更糟糕的是，它們還會消耗很多CPU和內存。
• 各種依賴。每一個客戶機操作系統都需要安裝許多依賴。如果你的應用需要連接PostgreSQL的話，則需要安裝libpq-dev；如果你使用Ruby的話，應該需要安裝gems；如果使用其他編程語言，比如Python或者Node.js，都會需要安裝對應的依賴庫。
• 應用。安裝依賴之后，就可以在各個客戶機操作系統分別運行應用了，這樣各個應用就是相互隔離的。

從企業層面來看，多虛一為主要形式，也就是將大量物理服務器集群虛擬化，形成一個資源池，在這個資源上創建各種不同的虛擬機，實現靈活部署。

理解Docker容器

其實docker和虛擬技術很像，但又有一些不同點，一方面是兩個技術的層級上，虛擬機一般是底層硬件Hardware支撐，上層是虛擬管理系統Hypervisor層，在上層開啟不同的VM業務，如果需要將這些業務進行隔離，需要每個VM啟動客戶機操作系統，非常消耗資源。使用Docker容器運行多個相互隔離的應用時，如下圖：

不難發現，相比于虛擬機，Docker要簡潔很多。因為我們不需要運行一個臃腫的客戶機操作系統了。

從下到上理解上圖:

• 基礎設施(Infrastructure)。
• 主操作系統(Host Operating System)。所有主流的Linux發行版都可以運行Docker。對于MacOS和Windows，也有一些辦法”運行”Docker。
• Docker守護進程(Docker Daemon)。Docker守護進程取代了Hypervisor，它是運行在操作系統之上的后臺進程，負責管理Docker容器。
• 各種依賴。對于Docker，應用的所有依賴都打包在Docker鏡像中，Docker容器是基于Docker鏡像創建的。
• 應用。應用的源代碼與它的依賴都打包在Docker鏡像中，不同的應用需要不同的Docker鏡像。不同的應用運行在不同的Docker容器中，它們是相互隔離的。

Docker守護進程可以直接與主操作系統進行通信，為各個Docker容器分配資源；它還可以將容器與主操作系統隔離，并將各個容器互相隔離。虛擬機啟動需要數分鐘，而Docker容器可以在數毫秒內啟動。由于沒有臃腫的從操作系統，Docker可以節省大量的磁盤空間以及其他系統資源。

說了這么多Docker的優勢，大家也沒有必要完全否定虛擬機技術，因為兩者有不同的使用場景。虛擬機更擅長于徹底隔離整個運行環境。例如，云服務提供商通常采用虛擬機技術隔離不同的用戶。而Docker通常用于隔離不同的應用，例如前端，后端以及數據庫。

服務器虛擬化 VS Docker

服務器好比運輸碼頭：擁有場地和各種設備（服務器硬件資源）

服務器虛擬化好比作碼頭上的倉庫：擁有獨立的空間堆放各種貨物或集裝箱

(倉庫之間完全獨立，獨立的應用系統和操作系統）

Docker比作集裝箱：各種貨物的打包

(將各種應用程序和他們所依賴的運行環境打包成標準的容器,容器之間隔離)

Docker有著小巧、遷移部署快速、運行高效等特點，但隔離性比服務器虛擬化差：不同的集裝箱屬于不同的運單（Docker上運行不同的應用實例），相互獨立（隔離）。但由同一個庫管人員管理（主機操作系統內核），因此通過庫管人員可以看到所有集裝箱的相關信息（因為共享操作系統內核，因此相關信息會共享）。

服務器虛擬化就好比在碼頭上（物理主機及虛擬化層），建立了多個獨立的“小碼頭”—倉庫（虛擬機）。其擁有完全獨立（隔離）的空間，屬于不同的客戶（虛擬機所有者）。每個倉庫有各自的庫管人員（當前虛擬機的操作系統內核），無法管理其它倉庫。不存在信息共享的情況

因此，我們需要根據不同的應用場景和需求采用不同的方式使用Docker技術或使用服務器虛擬化技術。例如一個典型的Docker應用場景是當主機上的Docker實例屬于單一用戶的情況下，在保證安全的同時可以充分發揮Docker的技術優勢。對于隔離要求較高的環境如混合用戶環境，就可以使用服務器虛擬化技術。正則科技提供了豐富的Docker應用實例，滿足您的各種應用需求，并且支持在已經安裝了自在（Isvara）服務器虛擬化軟件的主機上同時使用服務器虛擬化技術和Docker技術提供不同技術場景。

vm與docker框架，直觀上來講vm多了一層guest OS，同時Hypervisor會對硬件資源進行虛擬化，docker直接使用硬件資源，所以資源利用率相對docker低也是比較容易理解的：

其次，openstack能夠以10臺/min的速度創建虛擬機，在docker面前就弱爆了，因為docker是利用宿主機的系統內核，所以可以做到在幾秒鐘之內創建大量容器，它們的啟動速度是在數量級上的差距。

最后找了一個IBM測試案例，關于計算能力的，對于kvm為什么會有這么大的性能損失，一方面是因為虛擬機增加了一層虛擬硬件層，運行在虛擬機上的應用程序在進行數值計算時是運行在Hypervisor虛擬的CPU上的；另外一方面是由于計算程序本身的特性導致的差異。虛擬機虛擬的cpu架構不同于實際cpu架構，數值計算程序一般針對特定的cpu架構有一定的優化措施，虛擬化使這些措施作廢，甚至起到反效果。比如對于本次實驗的平臺，實際的CPU架構是2塊物理CPU，每塊CPU擁有16個核，共32個核，采用的是NUMA架構；而虛擬機則將CPU虛擬化成一塊擁有32個核的CPU。這就導致了計算程序在進行計算時無法根據實際的CPU架構進行優化，大大減低了計算效率。