如果你还想从头学起 Docker，可以看看这个系列的文章哦！
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备注
这里的概念直接引用官方的，咱们提取关键字信息来熟记即可
学习 Docker 前的必备知识 环境配置的烦恼
软件开发最大的麻烦事之一，就是环境配置
相信每位编程初学者都会在环境配置上倒腾很久，而作为老师也会因为不同机器出现五花八门的环境配置问题而烦恼
想要软件正常运行，那么系统的设置和各种库、组件正确的安装才能如期运行
举例来说，安装一个 Python 应用，计算机必须有 Python 引擎，还必须有各种依赖，可能还要配置环境变量
当你需要换机器的时候，你之前所配置的环境又要重头来一遍，非常麻烦
很久以前的应用部署方式 介绍
在一个物理服务器上面安装系统，直接部署应用
缺点
部署非常慢
成本非常高
资源浪费：部署的应用并不会占满服务器资源，会有大部分的空闲资源
难于迁移和扩展：像上面说到的，换台服务器，环境又要重新配
可能会被限定硬件厂商：底层系统架构不同
虚拟化技术出现后的应用部署方式 虚拟化介绍
一个主机部署多个虚拟机，每个虚拟机可以部署多个应用
比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统的 VM
对于底层系统（主机）来说，虚拟机就是一个普通文件，不需要就删掉，对主机没有影响
虚拟化优点
资源池：一个物理机的资源分配到了不同的虚拟机
易扩展：添加物理主机或虚拟机
易云化：阿里云、AWS 提供虚拟化技术
虚拟化局限性
资源占用多：每一个虚拟机都是一个完整的操作系统，要给其分配资源，当虚拟机数量增多时，物理主机本身消耗的资源势必增多
冗余步骤多：虚拟机是完整的操作系统，一些系统级别的操作步骤，往往无法跳过，比如用户登录
启动慢：启动操作系统需要多久，启动虚拟机就需要多久。可能要等几分钟，应用程序才能真正运行
容器的基础知识 容器为什么会出现
上面也讲述了单机部署应用和虚拟机技术的局限性
容器的诞生就是为了解决这些局限性的
什么是容器
对应用软件和其依赖的包进行标准化打包
应用之间相互隔离
共享同一个 OSKernel
可以运行在很多主流操作系统上
可以理解成：标准化软件单元
容器解决了什么问题
解决了开发和运维之间的矛盾
在开发和运维之间搭建了一个桥梁，是实现 devops 的最佳解决方案
容器和虚拟机的区别
容器和虚拟机都具有相似的资源隔离和分配特点，但是功能不同，因为容器虚拟化了操作系统，而不是硬件，所以更加便携和高效
容器 VM应用程序层的抽象，将代码和依赖项打包在一起【容器是应用层面的隔离】 将一台服务器转变为多台服务器的物理硬件的抽象【虚拟化是物理资源层面的隔离】
多个容器可以在同一台计算机上运行，并与其他容器共享OS内核
也允许多个VM在单台计算机上运行，但需要启动单独的虚拟机 OS仅有一个物理机的OS，多个容器共享物理机的资源
多个OS（物理机一个OS，每个 VM 一个 OS），均独享资源一台物理机可以运行数百个容器 一台物理机最多可以运行十来个虚拟机
容器镜像的大小通常为几十 MB 包含操作系统、二进制文件、库，至少也要几个 GB
可以在数秒内完成启动 和物理机启动时间一样慢，可能要几分钟
可以处理更多的应用程序，消耗的资源比 VM 少
每个容器在用户空间中作为隔离的进程运行
虚拟化 + 容器
其实就是 一台物理机上部署多个 VM，每个 VM 上又可以有多个容器
容器和 VM 一起结合使用，在部署和管理应用程序时提供了很大的灵活性