Docker与虚拟机有何不同?

我一直在重读the Docker documentation,试图了解Docker和完整虚拟机之间的区别.它如何设法提供完整的文件系统,隔离的网络环境等,而不是那么重?

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?

最佳答案
Docker最初使用的是LinuX Containers(LXC),但后来切换到runC(以前称为libcontainer),它在与其主机相同的操作系统中运行.这允许它共享许多主机操作系统资源.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.可以将操作系统的公共部分设置为只读(并在所有容器之间共享),然后为每个容器提供自己的写入挂载.

所以,假设你有一个1 GB的容器图像;如果您想使用完整的VM,则需要1 GB x倍的VM数量.使用Docker和AuFS,您可以在所有容器之间共享1 GB的大部分,如果您有1000个容器,您仍然可能只有超过1 GB的容器OS空间(假设它们都运行相同的操作系统映像) .

完整的虚拟化系统获得分配给它的自己的一组资源,并进行最小的共享.你得到更多隔离,但它更重(需要更多资源).使用Docker可以减少隔离,但容器很轻(需要的资源更少).因此,您可以轻松地在主机上运行数千个容器,甚至不会闪烁.尝试使用Xen,除非你有一个非常大的主机,我认为这是不可能的.

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利弊.如果您希望使用有保证的资源进行完全隔离,则可以使用完整的VM.如果您只想将进程彼此隔离并希望在合理大小的主机上运行大量进程,那么Doc​​ker / LXC / runC似乎就是这样.

有关更多信息,请查看this set of blog posts,它可以很好地解释LXC的工作原理.

Why is deploying software to a docker image (if that’s the right term) easier than simply deploying to a consistent production environment?

部署一致的生产环境说起来容易做起来难.即使您使用像ChefPuppet这样的工具,也总会有操作系统更新以及其他在主机和环境之间发生变化的事情.

Docker使您能够将操作系统快照到共享映像中,并且可以轻松地在其他Docker主机上进行部署.本地,dev,qa,prod等:所有相同的图像.当然,你可以使用其他工具,但不是那么容易或快速.

这非常适合测试;假设您有数千个需要连接到数据库的测试,每个测试都需要数据库的原始副本,并且会对数据进行更改.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,并且意味着必须连续运行测试.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,并且在Docker容器中,它们可以同时在同一个盒子上运行,并且应该更快地完成.尝试使用完整的VM.

来自评论……

Interesting! I suppose I’m still confused by the notion of “snapshot[ting] the OS”. How does one do that without, well, making an image of the OS?

那么,让我们看看我是否可以解释.您从基本映像开始,然后进行更改,并使用docker提交这些更改,并创建一个映像.此图像仅包含与基础的差异.当您想要运行图像时,您还需要基础,并使用分层文件系统将图像分层在基础之上:如上所述,Docker使用AUFS. AUFS将不同的层合并在一起,就可以得到你想要的东西;你只需要运行它.您可以继续添加越来越多的图像(图层),它将继续只保存差异.由于Docker通常建立在registry的现成图像之上,因此您很少需要自己“快照”整个操作系统.

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