Docker最初使用LinuX容器（LXC），但后来切换到runC（以前称为
libcontainer
），后者与主机运行在相同的操作系统中。这使它可以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是分层的文件系统，因此您可以具有合并在一起的只读部分和写入部分。可以使操作系统的公共部分为只读（并在所有容器之间共享），然后为每个容器提供自己的安装架以进行写入。

因此，假设您有一个1 GB的容器映像；如果要使用完整的VM，则需要具有1 GB x所需数量的VM。使用Docker和AuFS，您可以在所有容器之间共享1
GB的大部分空间；如果您有1000个容器，则容器OS的空间可能仍然只有1 GB以上（假设它们都运行相同的OS映像） 。

完整的虚拟化系统会为其分配自己的资源集，并且共享最少。您将获得更多的隔离，但是隔离会更重（需要更多资源）。使用Docker可以减少隔离，但是容器重量轻（需要较少的资源）。因此，您可以轻松地在主机上运行数千个容器，并且它甚至不会闪烁。尝试使用Xen来做到这一点，除非您拥有非常庞大的主机，否则我认为不可能。

完整的虚拟化系统通常需要几分钟的时间来启动，而Docker / LXC / runC容器则需要数秒钟，甚至不到一秒钟。

每种类型的虚拟化系统各有利弊。如果要使用有保证的资源进行完全隔离，则必须使用完整的VM。如果您只是想将进程彼此隔离，并希望在合理大小的主机上运行大量进程，那么Doc​​ker
/ LXC / runC似乎是可行的方法。

有关更多信息，请查看这组博客文章，它们可以很好地解释LXC的工作原理。

为什么将软件部署到docker映像（如果正确的话）比简单地部署到一致的生产环境更容易？

部署一致的生产环境说起来容易做起来难。即使您使用Chef和Puppet之类的工具，也始终会在主机和环境之间进行OS更新以及其他更改。

Docker使您能够将操作系统快照到共享映像中，并使其易于部署在其他Docker主机上。在本地，dev，qa，prod等：全都相同。当然，您可以使用其他工具来做到这一点，但并不那么容易或快速。

这非常适合测试；假设您有成千上万个需要连接到数据库的测试，并且每个测试都需要数据库的原始副本，并将对数据进行更改。经典的方法是在每次测试后使用自定义代码或使用Flyway之类的工具重置数据库-
这可能非常耗时，并且意味着测试必须串行运行。但是，使用Docker可以创建数据库的映像并为每个测试运行一个实例，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。由于测试是在Docker容器中并行运行的，因此它们可以同时在同一盒子上运行，并且应该更快地完成。尝试使用完整的VM进行操作。

来自评论…

有趣！我想我仍然对“快照操作系统”的概念感到困惑。如果不制作操作系统映像，该怎么办？

好吧，让我们看看是否可以解释。您从基础映像开始，然后进行更改，然后使用docker提交这些更改，然后创建一个映像。该图像仅包含与基准的差异。当您要运行映像时，您还需要基础，它使用分层的文件系统在基础之上分层映像：如上所述，Docker使用AuFS。AuFS将不同的层合并在一起，您将获得所需的内容。您只需要运行它。您可以继续添加越来越多的图像（图层），它将继续仅保存差异。由于Docker通常基于注册表中的现成映像构建，因此您几乎不必自己“快照”整个操作系统。