Docker最近備受關注，在Docker快速發展的當下，很多技術人員對Docker的認識還存在一些誤區，中培偉業《企業級Java高級開發最佳實踐》培訓專家李老師在這里對相關的誤區進行了詳細介紹。

誤區一： Docker是輕量級虛擬機

這是大家初學Docker時最主要的誤解。這種誤解倒也情有可原，Docker的確看上去有點像虛擬機。Docker網站上甚至有人比較了Docker和虛擬機的區別。但是，Docker實際上不是輕量級虛擬機，而是改進了的Linux容器（LXC）。Docker和虛擬機是完全不一樣的，如果你把Docker容器當成輕量級虛擬機來用，會遇到很多問題。

在使用Docker之前，必須了解Docker容器和虛擬機有很多本質的區別。

資源隔離：Docker達不到虛擬機所能提供的資源隔離水平。虛擬機的資源是高度隔離的，而Docker從設計之初就需要共享一些資源，這些資源是Docker無法隔離和保護的，比如頁緩存和內核熵池。如果Docker容器占用了這些共享資源，那么其它進程在這些資源被釋放前只能等待。

開銷：大多數人都知道虛擬機的CPU和RAM能提供類似物理機的性能，但是有很多額外的IO開銷。因為放棄了虛擬機的guest OS，Docker的package更小，比起虛擬機需要更少的存儲開銷。但這并不意味著Docker沒有任何開銷問題。Docker容器依然需要注意 IO開銷的問題，只不過沒有虛擬機嚴重而已。

內核使用：Docker容器和虛擬機在內核使用上完全不同。每個虛擬機使用一個內核。Docker容器則是在所有容器間共享內核。共享內核帶來一些 效率的提升，但是以高可用和冗余為代價。如果虛擬機發生了內核崩潰，只有這個內核上的虛擬機會受影響。而Docker容器如果內核崩潰了，所有的容器都會 受影響。

誤區二. Docker使得應用可擴展

因為Docker可以在很短的時間內在多個服務器上部署代碼，自然有人會覺得Docker可以讓應用自身變得可擴展。不幸的是，這是錯誤的。代碼是 應用的基石，而Docker并不會重寫代碼。應用的可擴展性依然取決于程序員。使用Docker并不會自動得讓你的代碼易于擴展，只是讓這些代碼更容易跨 服務器部署而已。

誤區三. Docker在生產環境廣為使用

因為Docker勢頭正勁，很多人便認為Docker可以在生產環境上大規模使用。事實上，這是不對的。注意Docker還是很新的技術，還不成 熟，正在成長，這意味著還有很多煩人的bug和待完善的功能。對新技術感興趣這沒錯，但是最好要弄清楚新技術的正確使用場景和需要注意的地方。現 在，Docker很容易應用到開發環境。使用Docker可以很容易地搭建出很多不同的環境（至少，給人的感覺是能夠搭建出不同的環境），這對于開發很有 用。

而在生產環境中，Docker的不成熟和不完善也限制了使用場景。比如，Docker不直接支持對多機器的網絡和資源的監控，這使得它幾乎無法在生 產環境中使用。當然也有很多有潛力的地方，比如可以將同一個package從開發環境直接部署到生產環境。還有一些Docker運行時特性對于生產環境也 很有用。但是總的來說，在生產環境里，目前不足多于優勢。這并不是說無法成功運用到生產環境，只是現在還不能指望它一下子成熟和完美。

誤區四： Docker是跨OS的

另一個誤解是Docker在任意操作系統和環境上都可以工作。這可能來自于裝卸貨物的集裝箱的類比，但是軟件和操作系統的關系可不像船位那么簡單直接。

實際上，Docker只是Linux上的技術。并且Docker依賴特定的內核特性，必須要有最新版本的內核才行?；诓煌琌S的差異性，跨OS 時，如果使用的不是最底層通用的特性，會遇到很多麻煩的問題。這些問題可能只有1%的發生率，但是當你在多臺服務器上部署時，1%也是致命的。

雖然Docker只在Linux上運行，但是也可以在OS X或者Windows上使用Docker。使用boot2docker會在OS X或Windows機器上運行一個Linux虛擬機，這樣Docker可以在這個虛擬機里運行。

誤區五： Docker增強應用的安全性

覺得Docker可以改進代碼和交付代碼過程的安全性，這也是誤解。這也是真實的集裝箱和軟件上容器的差別。Docker是一種容器化技術，添加了 編排方法。但是Linux的容器有一些安全漏洞可能會被攻擊。Docker并沒有為這些漏洞添加任何安全層或者補丁。

從Java角度看

一些Java開發人員已經開始使用Docker。Docker的某些特性讓我們更容易構建可擴展的上下文環境。不像uber-jar，Docker 可以幫助你將所有的依賴（包括JVM）打包到一個隨時可發布的鏡像中。這也是Docker對于開發人員來說最迷人的地方。但是，這也會帶來一些隱患。一般 來說，程序員需要用不同的方式和代碼交互 – 監控它，調試它，連接它，調優它….如果使用Docker，這些都會需要額外的工作。

另外一個很嚴重的問題是Docker容器的性能調優相當困難。當使用容器時，你不知道每個容器到底會分配多少內存。如果你有20個容器，內存會以你 不確定的方式分配給它們。如果你打算用參數-Xmx調優堆的大小，就很困難，因為對Docker容器內JVM的處理取決于能夠自動得到該容器分配到的內存 大小。如果都不知道分配了多少內存，性能調優幾乎不可能。