优享资讯 | Docker容器与虚拟机有什么区别？

掘金后端 ( ) • 2024-03-27 16:27

容器和虚拟机的核心区别在于它们的隔离级别和资源共享方式。虚拟机提供了完整的操作系统级隔离，适用于需要完全隔离和广泛兼容性的场景，但这也导致了较高的资源消耗。容器则在操作系统级别提供轻量级隔离，共享宿主机的操作系统内核，这使得容器启动更快，资源利用率更高，但隔离性略逊于虚拟机。

Docker容器与虚拟机有什么区别？

这个问题，我从8个部分的大纲来深入探讨和解答你的疑惑，同时提供全面的图文代码对比分析。

本文已收录于，我的技术网站 ddkk.com，有大厂完整面经，工作技术，架构师成长之路，等经验分享

1、引言

容器和虚拟机的概念

虚拟机（Virtual Machine, VM）：虚拟机是在软件层面上模拟的计算机系统。它通过物理硬件资源上运行的虚拟化软件（例如VMware或VirtualBox）来实现，每台虚拟机都包括完整的操作系统、应用程序和相关配置。虚拟机为应用程序提供了隔离的运行环境，但每台虚拟机都需要单独的完整操作系统，因此相比物理硬件来说，其资源利用率较低。

容器（Container）：容器技术，以Docker为代表，提供了一种轻量级、可移植的软件打包方式。不同于虚拟机，容器共享宿主机的操作系统，但在进程级别上提供隔离。这种方式使得容器启动更快，资源利用率更高，并且容器镜像的大小远小于虚拟机镜像。

在现代软件开发和部署中，快速迭代和高效利用资源变得尤为重要。虚拟机和容器技术的出现，极大地促进了这一进程。它们使得应用程序能够在隔离的环境中运行，减少了开发、测试与生产环境之间的差异，同时提高了服务器资源的利用率。选择讨论这一话题，旨在深入理解这两种技术的特点和应用场景，帮助开发者和企业做出更合适的技术选型。

2、技术背景

虚拟机技术的发展

虚拟机技术最早可以追溯到20世纪60年代，最初用于大型机环境。随着计算需求的增加和技术的进步，虚拟机技术开始向个人电脑和服务器领域扩展。2000年代初，随着VMware等公司的兴起，虚拟机技术开始广泛应用于IT行业，为企业提供了灵活的资源管理、隔离的测试环境和更高的服务器利用率等优点。

Docker容器技术的兴起

Docker在2013年诞生，迅速成为容器技术的代名词。Docker的创新之处在于它的容器引擎，使得容器的打包、分发和部署过程变得异常简单和高效。Docker容器不需要为每个应用打包一个完整的操作系统，只包含应用运行所需的库和依赖，大大减小了容器的体积，提高了启动速度和资源利用率。Docker的出现推动了微服务架构的发展，使得开发、测试和部署软件更加灵活和高效。

这两段介绍为我们打下了坚实的基础，帮助我们理解虚拟机和容器各自的特点、优势及适用场景。虽然这部分内容没有直接的代码示例，但理解这些概念对于后续的技术选择和应用至关重要。

3、架构对比

比较容器和虚拟机的架构差异

虚拟机架构：

虚拟机通过虚拟化技术在物理服务器上模拟出一个或多个完整的硬件系统，每个虚拟机都运行着完整的操作系统（Guest OS），上面再运行着应用和必要的库。虚拟机管理程序（Hypervisor），

如VMware ESXi、Microsoft Hyper-V或KVM，负责在物理硬件和虚拟机之间进行资源分配和隔离。

物理服务器
Hypervisor（虚拟机监控程序）
虚拟硬件
Guest OS（客户操作系统）
应用 + 库

容器架构：

容器则在操作系统层面提供虚拟化。容器内的应用直接运行在宿主机的操作系统上，但在进程和资源使用上与其他容器或宿主系统隔离。Docker等容器技术利用了Linux的特性，如cgroups和namespace，来实现资源的隔离和限制，而所有容器共享同一个操作系统内核。

物理服务器
宿主操作系统
容器引擎（如Docker）
容器1（应用 + 库）
容器2（应用 + 库）
...

这些架构上的差异导致的性能、资源利用率和启动速度的不同

性能：由于虚拟机需要通过Hypervisor转发对硬件的调用，可能会引入额外的开销。容器应用直接在宿主操作系统上运行，减少了这种开销，因此通常会有更好的性能。

资源利用率：虚拟机运行完整的操作系统，占用的资源（CPU、内存）更多。容器仅包含应用和其依赖，共享宿主机的操作系统，因此相对更加轻量级，能在相同的硬件上运行更多的实例。

启动速度：虚拟机启动包括引导一个完整操作系统的过程，可能需要几分钟。容器启动仅需启动应用进程，通常在几秒钟内完成，这使得容器非常适合需要快速启动和扩展的场景。

4、启动速度

分析虚拟机和Docker容器在启动速度上的差异

虚拟机的启动过程包括加载和引导操作系统，然后启动应用，这可能需要几分钟的时间。相比之下，Docker容器的启动仅需要加载应用和其依赖到容器中，并在已经运行的宿主操作系统上启动应用进程，因此启动速度可以在几秒钟之内。

实例说明启动速度差异如何影响用户选择

开发和测试环境：在软件开发和测试中，需要频繁地创建和销毁环境。Docker容器因其快速启动的特性，可以大大缩短开发和测试周期，提高开发效率。

微服务架构：微服务架构中的服务通常是独立部署的，容器由于启动速度快，可以实现服务的快速扩展和灵活管理，满足微服务架构对于快速部署和扩展的需求。

自动化弹性扩展：云应用和服务面临不可预知的用户访问压力，需要根据实际负载动态调整服务实例的数量。容器的快速启动特性使得根据实时需求快速扩展成为可能，从而保证了应用的高可用性和服务的连续性。

容器相较于虚拟机，在启动速度上的优势为其在现代云计算、微服务架构、以及持续集成和持续部署（CI/CD）等场景中的广泛应用提供了技术基础。

5、资源利用率

容器和虚拟机在资源利用率上的区别

虚拟机的资源利用率：虚拟机模拟整个硬件环境，并在此基础上运行一个完整的操作系统，再在该操作系统上运行应用。每个虚拟机都是完全独立的，包括独立的操作系统。这意味着每启动一个虚拟机，都需要分配足够的资源来支持另一个完整的操作系统，包括CPU、内存和存储资源。因此，在资源利用率方面，虚拟机相对较低，尤其是当运行多个虚拟机时，它们的操作系统可能会占用大量的硬件资源。

容器的资源利用率：容器与虚拟机最大的不同在于，所有容器共享宿主机的操作系统，但在进程级别进行隔离。这种架构使得容器非常轻量级，因为它们不需要为每个实例加载和运行一个完整的操作系统。相反，容器仅包含运行应用所需的库和依赖，大大减少了资源消耗。因此，容器能够实现更高的资源利用率，特别是在需要同时运行多个实例的场景中。

容器运行实际应用时的资源利用率变化

当容器运行实际应用时，它们通常能够保持较高的资源利用率，原因有二：首先，容器共享宿主机的操作系统和部分运行时库，减少了重复资源的消耗。其次，容器技术允许按需分配资源，例如CPU和内存限制，可以根据应用需求动态调整，避免资源的闲置浪费。因此，即便容器内运行的是资源密集型的应用，通过合理的资源分配和管理，也能够保证高效的资源利用。

6、性能开销

虚拟机和容器在性能开销上的差异

虚拟机的性能开销：虚拟机的性能开销相对较高，原因在于它们需要模拟整个硬件环境并运行一个完整的操作系统。虚拟机管理程序（Hypervisor）在物理硬件和虚拟硬件之间增加了一层抽象，这不可避免地引入了额外的CPU和内存开销，尤其是在处理高负载或资源密集型应用时。

容器的性能开销：容器由于共享宿主机的操作系统，其性能开销要低得多。容器内的应用可以直接与宿主机的硬件交互，避免了Hypervisor层的额外负担。因此，容器在启动速度、运行效率和资源利用率方面通常优于虚拟机。

具体案例分析：高负载情况下的性能表现

案例背景：设想一个高流量的web应用，需要快速响应用户请求。在这个场景中，我们比较使用虚拟机部署与容器部署的性能表现。

虚拟机部署：在高流量场景下，虚拟机可能需要额外的时间来处理用户请求，因为每个请求都需要通过虚拟机管理程序（Hypervisor）进行处理。此外，如果需要动态扩展服务以应对突增的流量，虚拟机的启动时间可能会成为瓶颈。

容器部署：相比之下，容器能够更快地响应用户请求，因为它们减少了中间层的开销。当需要扩展服务以应对高流量时，容器的快速启动能力允许几秒钟内就增加新的服务实例，迅速缓解压力。

结论：在处理高负载情况下，容器由于其更小的性能开销和更快的响应能力，通常能提供更高的性能表现。这使得容器成为需要高可用性和弹性伸缩的应用的理想选择

示例1：使用Docker容器部署Flask应用

首先，我们需要一个简单的Flask应用。创建一个名为app.py的Python文件：

# 导入Flask模块
from flask import Flask

# 创建一个Flask应用实例
app = Flask(__name__)

# 定义一个路由，当访问根URL时触发这个视图函数
@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, Docker!'

# 如果这个脚本是作为主程序运行，启动Flask应用
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

接着，创建一个名为Dockerfile的文件，用于构建Docker镜像：

# 使用官方Python运行时作为父镜像
FROM python:3.8-slim

# 设置工作目录为/app
WORKDIR /app

# 将当前目录内容复制到容器的/app中
COPY . /app

# 使用pip命令安装依赖
RUN pip install --no-cache-dir flask

# 告诉Docker容器启动时要运行的命令
CMD ["python", "./app.py"]

然后，使用以下命令构建和运行Docker容器：

docker build -t flask-sample-app .
docker run -p 4000:5000 flask-sample-app

第一行命令构建Docker镜像，标记为flask-sample-app。

第二行命令运行这个镜像，映射宿主机的4000端口到容器的5000端口（Flask默认端口）。

示例2：使用VirtualBox虚拟机部署Flask应用

步骤1：安装Python和Flask

假定你已经有一个运行Ubuntu的VirtualBox虚拟机。首先，通过SSH或直接在虚拟机的终端中执行以下命令来安装Python和Flask。

1. 更新包列表：

sudo apt update

2. 安装Python和pip：

sudo apt install python3 python3-pip -y

3. 安装Flask：

pip3 install Flask

4. 步骤2：创建Flask应用

在虚拟机中，选择一个目录（或创建一个新目录），然后创建app.py文件，并输入以下内容：

# app.py
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, VirtualBox!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

这段Python代码创建了一个简单的Web服务器，它会在访问根URL（/）时返回"Hello, VirtualBox!"。

5. 步骤3：运行Flask应用

在终端中，导航到app.py所在的目录，然后运行：

python3 app.py

这会启动Flask开发服务器，监听所有网络接口的5000端口。

6. 步骤4：访问应用

由于Flask应用在虚拟机内运行，你需要确保VirtualBox的网络设置允许从宿主机访问虚拟机的5000端口。如果你使用的是NAT网络模式，可能需要设置端口转发。

一旦网络配置正确，你就可以从宿主机的浏览器访问http://<虚拟机IP地址>:5000来查看应用的输出。

比较这两个示例，可以看到虚拟机部署涉及更多的初始化步骤，包括安装操作系统、配置网络，以及安装和设置运行环境。而Docker容器通过镜像来封装应用和其依赖，简化了部署过程，使应用的打包、分发和运行变得更加高效和一致。

7、应用场景

根据容器和虚拟机的独特特性，它们在不同的应用场景中各有优势。

虚拟机的适用场景：

传统企业应用部署：对于需要运行在完全隔离环境中的传统企业应用，虚拟机提供了包括网络、存储在内的完整隔离，适合这类应用的稳定运行。

多操作系统环境：虚拟机能够在单一硬件上模拟多种操作系统环境，适用于需要同时支持多操作系统的开发和测试环境。

资源密集型应用：对于CPU或内存需求特别高的应用，虚拟机能提供更为精确的资源分配和管理。

容器的适用场景：

微服务架构：容器天然支持微服务架构，每个服务可以打包在独立的容器中，实现快速部署和扩展，容器间的轻量级通信也非常适合微服务之间的交互。

持续集成与持续部署（CI/CD）：容器的可移植性和快速启动特性非常适合CI/CD流程，开发者可以快速构建、测试、打包应用到容器中，并自动部署到生产环境。

开发和测试环境：容器提供了与生产环境一致的运行环境，使得开发和测试更加高效。开发者可以在本地容器中运行和调试代码，然后无缝迁移到生产环境。

容器化Node.js应用示例

假设我们有一个简单的Node.js应用，它启动一个Web服务器，并在访问根路径时返回"Hello, Microservices!"。以下是实现这一功能的步骤和代码。

步骤1：创建Node.js应用

首先，在你的工作目录中创建一个新文件app.js，并添加以下代码：

// app.js
const express = require('express'); // 导入express模块
const app = express(); // 创建Express应用

// 定义一个路由：当访问根路径('/')时，返回'Hello, Microservices!'
app.get('/', (req, res) => {
    res.send('Hello, Microservices!');
});

// 应用监听3000端口，启动服务器
app.listen(3000, () => {
    console.log('Server is running on port 3000');
});

接下来，创建一个package.json文件，指定应用的依赖：

{
  "name": "nodejs-microservice",
  "version": "1.0.0",
  "description": "A simple Node.js app for Docker demonstration",
  "main": "app.js",
  "scripts": {
    "start": "node app.js"
  },
  "dependencies": {
    "express": "^4.17.1"
  }
}

步骤2：创建Dockerfile

在同一目录下创建一个名为Dockerfile的文件，用于构建Docker镜像：

# 使用官方Node.js环境作为基础镜像
FROM node:14

# 设置容器内的工作目录
WORKDIR /usr/src/app

# 将package.json和package-lock.json复制到工作目录
COPY package*.json ./

# 安装应用依赖
RUN npm install

# 将应用的源代码复制到工作目录
COPY . .

# 声明运行时容器提供服务的端口
EXPOSE 3000

# 定义容器启动后执行的命令
CMD [ "node", "app.js" ]

步骤3：构建和运行Docker容器

在包含Dockerfile的目录下，运行以下命令来构建Docker镜像：

docker build -t nodejs-microservice .

构建完成后，运行Docker容器：

bashCopy code
docker run -p 3000:3000 -d nodejs-microservice

这个命令会启动一个容器，将容器的3000端口映射到宿主机的3000端口，并在后台运行。

现在，你可以通过访问**http://localhost:3000**来查看应用的输出。

这个示例演示了如何容器化一个Node.js应用，这对于开发和部署微服务架构中的服务非常有用。容器化使得每个服务都可以独立打包和部署，简化了微服务架构的管理和扩展。

8、总结与未来展望

总结容器和虚拟机的主要区别及各自的优劣：

虚拟机优势：完整隔离、安全性高、资源分配灵活。

容器优势：启动速度快、资源利用率高、便于迁移和扩展。

未来发展方向和应用趋势：

容器技术将继续成长：随着Kubernetes等容器编排工具的成熟，容器技术将进一步深入微服务架构、云原生应用等领域，成为现代软件部署的标准。

虚拟机和容器的融合：随着技术的发展，虚拟机和容器的界限可能会进一步模糊。例如，Kubernetes可以管理虚拟机，而像Kata Containers这样的项目则提供了容器的轻量级和快速启动特性，同时保留了虚拟机级别的隔离安全性。

服务网格和无服务器架构的兴起：随着云计算和自动化水平的提升，服务网格和无服务器（Serverless）架构将进一步普及，容器技术将在这些领域扮演重要角色，提供更灵活、高效的资源利用方式。

总的来说，虚拟机和容器各有优势，它们将继续并行发展，互补共存，为不同的业务需求和技术挑战提供解决方案。随着技术的不断演进，未来可能会出现新的模式和工具，以更好地满足开发和运维的需求。

本文已收录于，我的技术网站 ddkk.com，有大厂完整面经，工作技术，架构师成长之路，等经验分享