一、Docker简介
Docker 项目的目标是实现轻量级的操作系统虚拟化解决方案。 Docker 的基础是 Linux 容器（LXC）等技术。
在 LXC 的基础上 Docker 进行了进一步的封装，让用户不需要去关心容器的管理，使得操作更为简便。用户操作 Docker 的容器就像操作一个快速轻量级的虚拟机一样简单。
下面的图片比较了 Docker 和传统虚拟化方式的不同之处，可见容器是在操作系统层面上实现虚拟化，直接复用本地主机的操作系统，而传统方式则是在硬件层面实现。
二、Docker与KVM对比
作为一种新兴的虚拟化方式，Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。
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1. Docker 容器的启动可以在秒级实现，这相比传统的虚拟机方式要快得多。 其次，Docker 对系统资源的利用率很高，一台主机上可以同时运行数千个 Docker 容器。
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2. 容器除了运行其中应用外，基本不消耗额外的系统资源，使得应用的性能很高，同时系统的开销尽量小。传统虚拟机方式运行 10 个不同的应用就要起 10 个虚拟机，而Docker 只需要启动 10 个隔离的应用即可。
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3. 虚拟化技术依赖物理CPU和内存，是硬件级别的；而docker构建在操作系统上，利用操作系统的containerization技术，所以docker甚至可以在虚拟机上运行。
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4. 虚拟化系统一般都是指操作系统镜像，比较复杂，称为“系统”；而docker开源而且轻量，称为“容器”，单个容器适合部署少量应用，比如部署一个redis、一个memcached。
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5. 传统的虚拟化技术使用快照来保存状态；而docker在保存状态上不仅更为轻便和低成本，而且引入了类似源代码管理机制，将容器的快照历史版本一一记录，切换成本很低。
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6. 传统的虚拟化技术在构建系统的时候较为复杂，需要大量的人力；而docker可以通过Dockfile来构建整个容器，重启和构建速度很快。更重要的是Dockfile可以手动编写，这样应用程序开发人员可以通过发布Dockfile来指导系统环境和依赖，这样对于持续交付十分有利。
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7. 当然KVM对比于容器也有一个比较大的优势就是可以使用不同的操作系统或内核。所以，举例说，你可以使用微软Azure，同时运行Windows Server2012的实例和SUSE Linux企业级服务器的实例。至于Docker，所有容器都必须使用同样的操作系统和内核。
具体说来，Docker 在如下几个方面具有较大的优势。
2.1 更快速的交付和部署
对开发和运维（devop）人员来说，最希望的就是一次创建或配置，可以在任意地方正常运行。
开发者可以使用一个标准的镜像来构建一套开发容器，开发完成之后，运维人员可以直接使用这个容器来部署代码。 Docker 可以快速创建容器，快速迭代应用程序，并让整个过程全程可见，使团队中的其他成员更容易理解应用程序是如何创建和工作的。 Docker 容器很轻很快！容器的启动时间是秒级的，大量地节约开发、测试、部署的时间。
2.2 更高效的虚拟化
Docker 容器的运行不需要额外的 hypervisor 支持，它是内核级的虚拟化，因此可以实现更高的性能和效率。
2.3 更轻松的迁移和扩展
Docker 容器几乎可以在任意的平台上运行，包括物理机、虚拟机、公有云、私有云、个人电脑、服务器等。这种兼容性可以让用户把一个应用程序从一个平台直接迁移到另外一个。
2.4 更简单的管理
使用 Docker，只需要小小的修改，就可以替代以往大量的更新工作。所有的修改都以增量的方式被分发和更新，从而实现自动化并且高效的管理。
2.5 对比传统虚拟机（KVM）总结
| 特性 |
容器 |
虚拟机 |
| 启动 |
秒级 |
分钟级 |
| 硬盘使用 |
一般为 MB |
一般为 GB |
| 性能 |
接近原生 |
弱于 |
| 系统支持量 |
单机支持上千个容器 |
一般几十个 |
三、Docker在实际应用中的一些问题和局限性
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LXC是基于cgroup等linux kernel功能的，因此container的guest系统只能是linux base的
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隔离性相比KVM之类的虚拟化方案还是有些欠缺，所有container公用一部分的运行库
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网络管理相对简单，主要是基于namespace隔离
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cgroup的cpu和cpuset提供的cpu功能相比KVM的等虚拟化方案相比难以度量(所以dotcloud主要是安内存收费)
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container随着用户进程的停止而销毁，container中的log等用户数据不便收集
另外，Docker是面向应用的，其终极目标是构建PAAS平台，而现有虚拟机主要目的是提供一个灵活的计算资源池，是面向架构的，其终极目标是构建一个IAAS平台，所以它不能替代传统虚拟化解决方案。目前在容器可管理性方面，对于方便运维，提供UI来管理监控各个containers的功能还不足，还都是第三方实现。因为容器技术本身更适于解决大规模应用场景，所以通常都是集群基础上的部署、运维，但是目前对这一系列任务的自动化处理尚无统一的或者标准的框架。如果要让Docker真正在实际环境中发挥最大的效能并且易于维护，就需要有成熟稳定的资源编排（orchestration）、资源调度（scheduling）和部署（deployment）的支持，但是这方面暂时还没有很明显的最佳解决方案，所以大多数人都在摸索和搭建自己的解决方案。