Docker与虚拟机的区别和对比

在软件开发方面,由于Docker相比于虚拟机有着诸多的明显的优势,所以仅仅数年时间,就完成了从诞生,到兴起,再到主流的蜕变,这无疑也是对其在软件开发中卓越贡献的肯定。

以下为二者区别的概述:

1. 操作系统方面

与虚拟机不同,Docker不需要在宿主机的系统之上再运行新的系统,虚拟机会根据需要加载不同的系统,这些功能完备的系统大小往往高达数个GB,而Docker则是微型的Linux系统,其没有硬件的虚拟化资源,大小仅为百兆,在运行时与宿主机共享OS,因此启动速度达到秒级,而虚拟机则为分钟级。

2. 储存大小方面

Docker容器的镜像很小,非常方便存储和传输,运维工程师可以分分中完成下载和运行,而对于虚拟机来说,它的镜像,如vmdk、vdi等,就显得十分庞大,往往在10G以上,传输和存储十分不便。

3. 运行性能方面

无论是在服务器和本地PC上运行,Docker几乎没有性能的损失,不浪费原本就很珍贵的资源,所以即使是“小霸王”,也能跑的起来。
而虚拟机则需要消耗大量的、额外的CPU和内存资源,在打开idea的情况下,再跑一到两个Linux,一般的机器肯定是可以体验到如集成显卡打单机一般的酸爽了。

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。

5. 部署速度

Docker的部署往往在按下回车的谈笑之间,而虚拟机的部署则需要再加上一支烟。

6. 功能方向方面

Docker致力于给软件开发者带来便捷,可以很大程度上促进DevOops模式的发展。而相对笨重的虚拟机则专注于为硬件运维者提供服务。

在这个软件爆发的时代,硬件的发展很大程度上被忽略,软件有高工资,有大量的新晋人才,一个大牛带着个位数人员团队干个几个月就可以拿到投资,闪亮登场。而硬件技术发展相对需要付出巨大的成本,难见成效,因而关注较少,往往只有大佬级公司才会有资金和精力去研究硬件。而硬件,才是信息时代的根基啊。

### Docker 虚拟机的主要区别 #### 架构差异 Docker 容器传统虚拟机 (VM) 的主要架构差异体现在它们如何实现隔离性资源分配。对于 VM 来说,每一台虚拟机都拥有独立的操作系统内核以及完整的用户空间环境[^1]。 而 Docker 利用了宿主机操作系统提供的命名空间(namespace)机制来提供进程级别的隔离,并通过控制组(cgroups)来进行资源限制计量。这意味着在同一台物理服务器上的所有容器共享同一个 Linux 内核实例[^3]。 #### 启动速度对比 由于不需要加载整个 Guest OS,在启动新容器时只需要初始化少量必要的服务即可完成部署工作;相比之下,创建一个新的 VM 实例则涉及到了解压磁盘镜像并引导安装特定版本的Guest OS的过程,这使得其启动时间远大于基于相同硬件条件下的容器解决方案[^5]。 #### 文件系统层面的不同处理方式 每台虚拟机会配备自己专属的一套根目录结构(/),即所谓的“完整”的文件系统视图;然而在 Docker 中,默认情况下会采用 UnionFS 技术构建分层存储模型——当有修改发生时只会在最顶层写入变动部分而不影响底层不变的数据快照副本[^2]。 #### 性能开销方面考量 因为两者所依赖的基础组件存在本质差别(前者依靠 Hypervisor 层面模拟真实硬件设备给上层应用使用,后者则是直接调用 Host Kernel API),所以在 I/O 密集型应用场景下,Docker 表现出更低延迟特性的同时也减少了 CPU 占用率等性能指标损耗情况的发生概率[^4]. ```python import time def measure_time(func): start = time.time() func() end = time.time() return end - start # 假设这是两个函数分别表示启动docker容器vm的时间消耗 def launch_docker_container(): pass # 这里省略具体逻辑 def launch_vm_instance(): pass # 这里省略具体逻辑 print(f"Docker container startup took {measure_time(launch_docker_container)} seconds.") print(f"VM instance startup took {measure_time(launch_vm_instance)} seconds.") ```
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