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什么是容器？
容器与虚拟机的区别
为什么要使用容器？
为什么这几年来容器技术一下子流行了起来？
什么是容器？
先看看我们生活中的容器。生活中见到的瓶瓶罐罐，就是容器，用来成放东西，并且保护里面的内容不被侵染。
LXC，是Linux Container的缩写，看名称就知道是容器了。是一种内核虚拟化技术，提供轻量级的虚拟化，以便隔离进程和资源。LXC所实现的隔离性主要是来自内核的命名空间， 其中pid，net，ipc，mnt，uts等命名空间将容器的进程、网络、消息、文件系统和hostname隔离开。
而Docker相当与是对LXC封装进行二次发行，利用LXC实现类似VM的功能。
看看Docker官网是如何介绍的：
容器是一个标准化的软件单元，它将代码及其所有依赖关系打包，以便应用程序从一个计算环境可靠快速地运行到另一个计算环境。Docker容器镜像是一个轻量的独立的可执行的软件包。包含程序运行的时候所需的一切：代码，运行时间，系统工具，系统库和设置。
我们不可避免地会遇到这种情况：同样的代码，运行环境发生变化之后无法正常运行。
这种运行环境的变化可以分成不同的维度：
比如代码从程序员的笔记本电脑切换到测试服务器，或者从一台物理服务器切换到公有云/私有云上；
代码依赖的运行库版本发生变化，比如开发时用的python2.7， 但生产机上用的python3
也可能是代码运行的操作系统发生了变化，比如开发及用的ubuntu，生产机用的redhat
程序员除了投入时间在应用程序本身开发上之外，还需要花费额外的精力去处理这种环境或者说infrastructure问题，有的时候很头痛。
作为一个应用程序开发人员，我对底层的这些环境问题不感兴趣，有没有一种办法能使的我不去考虑它们呢？有，使用容器技术。
简单地说，一个容器包含了完整的运行时环境：除了应用程序本身之外，这个应用所需的全部依赖、类库、其他二进制文件、配置文件等，都统一被打入了一个称为容器镜像的包中。通过将应用程序本身，和其依赖容器化，操作系统发行版本和其他基础环境造成的差异，都被抽象掉了。
容器与虚拟机的区别
为什么要和虚拟机做比较，用过虚拟机的同学应该知道，虚拟机也是将主机资源分配出一部分，进行隔离，提供另一个系统环境。
但是虚拟机是模拟出了一台完整的电脑，包括它的硬件资源，虚拟机是可以像电脑一样进入bios中，使用u盘安装系统的。
看看Docker官网的图解。
容器是应用层的抽象，它将代码和依赖关系打包在一起。多个容器可以在同一台机器上运行，并与其他容器共享操作系统内核，每个容器在用户空间中作为独立进程运行。容器占用的空间比VM少（容器映像的大小通常为几十MB），可以处理更多的应用程序，并且需要更少的VM和操作系统。
虚拟机（VM）是物理硬件的抽象，将一台服务器转变为多台服务器。管理程序允许多台VM在单台机器上运行。每个VM都包含操作系统的完整副本，应用程序，必要的二进制文件和库 - 占用数十GB。虚拟机也可能很慢启动。
为什么要使用容器？
首先建立在我们需要环境隔离的基础上。
根据上面的介绍，可以看出虚拟机，是主机级虚拟化，完整的虚拟出一台计算机，然后在虚拟出来的机器上安装操作系统，做到环境隔离。想想我们的服务部署在虚拟机上是什么情况。
为什么我们要使用容器？那得看看它带来的好处。
既然容器封装了所有运行应用程序所必需的相关的细节，比如应用依赖以及操作系统，这就使得镜像从一个环境移植到另外一个环境更加灵活。比如，同一个镜像可以在Windows或Linux，开发、测试或生产环境中运行。
标准化：大多数容器实现技术基于开放标准，可以运行在所有主流 的Linux 发行版、Microsoft等操作系统上。
容器镜像提供版本控制，这样就可以追踪不同版本的容器，监控版本之间的差异。
容器隔离带来的安全性：一台宿主机上可以运行多个容器，但这些容器内的进程是相互隔离的，且无法相互感知。其中一个容器的升级或者出现故障，不会影响其他容器。
相比虚拟机来说更加轻量级：
虚拟机和容器的目的类似，都致力于对应用程序及其关联性进行隔离，从而构建起一套能够不依赖于具体环境而运行的应用单元。
为什么这几年来容器技术一下子流行了起来？
随着微服务架构应用开发的普及，很多IT公司纷纷推出了基于微服务架构的新产品，就连SAP这种传统的企业管理软件巨头也发布了很多基于微服务的解决方案，比如Engagement center， revenue cloud等等。
起初微服务提供商倾向于把微服务部署在虚拟机里，这也能实现微服务的隔离性，但无法进行快速扩展，因为前面介绍过的虚拟机的实现原理，其启动需要耗费一些时间，无法立即对瞬时突增的负载或者流量做出反应。并且从成本考虑，使用传统的虚拟机技术，为了实现隔离性，每个应用或者说微服务都必须运行在一个虚拟机里，这种重复和浪费的操作系统和资源的分配，可以通过容器技术来避免，从而大大减少了云服务提供商对硬件的投入，节省了云服务中心的成本。
