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Docker容器与虚拟机VM有什么区别?

2018-4-12 11:19| 投稿: xiaotiger |来自: 互联网


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摘要: 各种虚拟机技术开启了云计算时代;而Docker,作为下一代虚拟化技术,正在改变我们开发、测试、部署应用的方式。那虚拟机与Docker究竟有何不同呢?首先,大家需要明确一点,Docker容器不是虚拟机。2014年,当我第一次 ...

各种虚拟机技术开启了云计算时代;而Docker,作为下一代虚拟化技术,正在改变我们开发、测试、部署应用的方式。那虚拟机Docker究竟有何不同呢?

首先,大家需要明确一点,Docker容器不是虚拟机。

2014年,当我第一次接触Docker的时候,我把它比做一种轻量级的虚拟机。这样做无可厚非,因为Docker最初的成功秘诀,正是它比虚拟机更节省内存,启动更快。Docker不停地给大家宣传,”虚拟机需要数分钟启动,而Docker容器只需要50毫秒”。

然而,Docker容器并非虚拟机,我们不妨来比较一下它们。

理解虚拟机

使用虚拟机运行多个相互隔离的应用时,如下图:

从下到上理解上图:

  • 基础设施(Infrastructure)。它可以是你的个人电脑,数据中心的服务器,或者是云主机。
  • 虚拟机管理系统(Hypervisor)。利用Hypervisor,可以在主操作系统之上运行多个不同的从操作系统。类型1的Hypervisor有支持MacOS的HyperKit,支持Windows的Hyper-V、Xen以及KVM。类型2的Hypervisor有VirtualBox和VMWare workstation。
  • 客户机操作系统(Guest Operating System)。假设你需要运行3个相互隔离的应用,则需要使用Hypervisor启动3个客户机操作系统,也就是3个虚拟机。这些虚拟机都非常大,也许有700MB,这就意味着它们将占用2.1GB的磁盘空间。更糟糕的是,它们还会消耗很多CPU和内存。
  • 各种依赖。每一个客户机操作系统都需要安装许多依赖。如果你的应用需要连接PostgreSQL的话,则需要安装libpq-dev;如果你使用Ruby的话,应该需要安装gems;如果使用其他编程语言,比如Python或者Node.js,都会需要安装对应的依赖库。
  • 应用。安装依赖之后,就可以在各个客户机操作系统分别运行应用了,这样各个应用就是相互隔离的。

理解Docker容器

使用Docker容器运行多个相互隔离的应用时,如下图:

不难发现,相比于虚拟机,Docker要简洁很多。因为我们不需要运行一个臃肿的客户机操作系统了。

从下到上理解上图:

  • 基础设施(Infrastructure)。
  • 主操作系统(Host Operating System)。所有主流的Linux发行版都可以运行Docker。对于MacOS和Windows,也有一些办法”运行”Docker。
  • Docker守护进程(Docker Daemon)。Docker守护进程取代了Hypervisor,它是运行在操作系统之上的后台进程,负责管理Docker容器。
  • 各种依赖。对于Docker,应用的所有依赖都打包在Docker镜像中,Docker容器是基于Docker镜像创建的。
  • 应用。应用的源代码与它的依赖都打包在Docker镜像中,不同的应用需要不同的Docker镜像。不同的应用运行在不同的Docker容器中,它们是相互隔离的。

对比虚拟机与Docker

Docker守护进程可以直接与主操作系统进行通信,为各个Docker容器分配资源;它还可以将容器与主操作系统隔离,并将各个容器互相隔离。虚拟机启动需要数分钟,而Docker容器可以在数毫秒内启动。由于没有臃肿的从操作系统,Docker可以节省大量的磁盘空间以及其他系统资源。

说了这么多Docker的优势,大家也没有必要完全否定虚拟机技术,因为两者有不同的使用场景。虚拟机更擅长于彻底隔离整个运行环境。例如,云服务提供商通常采用虚拟机技术隔离不同的用户。而Docker通常用于隔离不同的应用,例如前端,后端以及数据库。

服务器虚拟化 vs Docker

服务器好比运输码头:拥有场地和各种设备(服务器硬件资源)

服务器虚拟化好比作码头上的仓库:拥有独立的空间堆放各种货物或集装箱

(仓库之间完全独立,独立的应用系统和操作系统)

Docker比作集装箱:各种货物的打包

(将各种应用程序和他们所依赖的运行环境打包成标准的容器,容器之间隔离)

Docker有着小巧、迁移部署快速、运行高效等特点,但隔离性比服务器虚拟化差:不同的集装箱属于不同的运单(Docker上运行不同的应用实例),相互独立(隔离)。但由同一个库管人员管理(主机操作系统内核),因此通过库管人员可以看到所有集装箱的相关信息(因为共享操作系统内核,因此相关信息会共享)。

服务器虚拟化就好比在码头上(物理主机及虚拟化层),建立了多个独立的“小码头”—仓库(虚拟机)。其拥有完全独立(隔离)的空间,属于不同的客户(虚拟机所有者)。每个仓库有各自的库管人员(当前虚拟机的操作系统内核),无法管理其它仓库。不存在信息共享的情况

因此,我们需要根据不同的应用场景和需求采用不同的方式使用Docker技术或使用服务器虚拟化技术。例如一个典型的Docker应用场景是当主机上的Docker实例属于单一用户的情况下,在保证安全的同时可以充分发挥Docker的技术优势。对于隔离要求较高的环境如混合用户环境,就可以使用服务器虚拟化技术。正则科技提供了丰富的Docker应用实例,满足您的各种应用需求,并且支持在已经安装了自在(Isvara)服务器虚拟化软件的主机上同时使用服务器虚拟化技术和Docker技术提供不同技术场景。


vm与docker框架,直观上来讲vm多了一层guest OS,同时Hypervisor会对硬件资源进行虚拟化,docker直接使用硬件资源,所以资源利用率相对docker低也是比较容易理解的

其次,openstack能够以10台/min的速度创建虚拟机,在docker面前就弱爆了,因为docker是利用宿主机的系统内核,所以可以做到在几秒钟之内创建大量容器,它们的启动速度是在数量级上的差距。

最后找了一个IBM测试案例,关于计算能力的,对于kvm为什么会有这么大的性能损失,一方面是因为虚拟机增加了一层虚拟硬件层,运行在虚拟机上的应用程序在进行数值计算时是运行在Hypervisor虚拟的CPU上的;另外一方面是由于计算程序本身的特性导致的差异。虚拟机虚拟的cpu架构不同于实际cpu架构,数值计算程序一般针对特定的cpu架构有一定的优化措施,虚拟化使这些措施作废,甚至起到反效果。比如对于本次实验的平台,实际的CPU架构是2块物理CPU,每块CPU拥有16个核,共32个核,采用的是NUMA架构;而虚拟机则将CPU虚拟化成一块拥有32个核的CPU。这就导致了计算程序在进行计算时无法根据实际的CPU架构进行优化,大大减低了计算效率。

资料来源于网络

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