AWS的成功, 引导开发者将应用转移到 cloud 上, 解决了硬件管理的问题，然而中间件相关的问题依然存在 (所以openstack HEAT和 AWS cloudformation 都着力解决这个问题)。开发者思路变化提供了可能性。

cloud 时代采用标配硬件来降低成本，采用虚拟化手段来满足用户按需使用的需求以及保证可用性和隔离性。然而无论是KVM还是Xen在 Docker 看来,都在浪费资源，因为用户需要的是高效运行环境而非OS, GuestOS既浪费资源又难于管理, 更加轻量级的LXC更加灵活和快速

LXC在 linux 2.6 的 kernel 里就已经存在了，但是其设计之初并非为云计算考虑的。缺少标准化的描述手段和容器的可迁移性，决定其构建出的环境难于迁移和标准化管理(相对于KVM之类image和snapshot的概念)。LXC时代的Docker 就在这个问题上做出实质性的革新。这是Docker最独特的地方。

面对上述几个问题，Docker设想是交付运行环境如同海运，OS如同一个货轮，每一个在OS基础上的软件都如同一个集装箱。用户可以通过标准化手段自由组装运行环境，同时集装箱的内容可以由用户自定义，也可以由专业人员制造。这样，交付一个软件，就是一系列标准化组件的集合的交付，如同乐高积木，用户只需要选择合适的积木组合，并且在最顶端署上自己的名字(最后一个标准化组件是用户的app)。这也就是基于Docker的PaaS产品的原型。

2010年夏季，Founder's Den的第一批孵化项目中的12家初创公司之一，Docker Inc.由Kamel Founadi、Solomon Hykes和Sebastien Pahl在Y Combinator 在夏季创业孵化器团队中创立，并于2011年运营。之后，Hykes在法国的dotCloud（一家PaaS公司）内部启动了Docker项目。

2014年，随着0.9版本的发布，Docker用自己的组件libcontainer替换了LXC，后者是用Go编程语言编写的。同年11月，亚马逊弹性计算云（EC2）的Docker容器服务发布。

2016年4月，独立软件供应商Windocks向Windows发布了Docker开源项目的移植版，支持Windows Server 2012 R2和Server 2016，以及SQL Server 2008的所有版本。这一年的6月8日，得益于Hyper-V技术，Docker可以在Windows 10（仅限专业版与企业版）上原生使用。

2020年8月，微软宣布将WSL2反向移植到Windows 10版本1903和1909（以前WSL2仅在2004版本上可用）Docker随之增加了这些平台的适用性。

一年后，适用于Windows和MacOS的Docker Desktop不再对企业用户免费。Docker结束了大型企业客户的免费Docker Desktop使用，并用个人计划取代了其免费计划。Linux发行版上的Docker不受影响。

2023年4月18日，以145亿人民币的企业估值入选《2023·胡润全球独角兽榜》，排名488。

里程碑：Docker 1.0 标志着 Docker 作为生产就绪的容器化平台正式发布。该版本奠定了 Docker 的基础，包括镜像、容器、仓库等核心概念，为后续发展铺平了道路。

主要功能：引入了 docker run、docker build 等基础命令，支持创建和管理容器化应用。

增强功能：Docker 1.x 系列不断引入新特性，如 docker-compose、多阶段构建（multi-stage build）、网络和存储驱动等。同时，这一系列版本逐步优化了 Docker 的性能和稳定性。

重要更新：Docker 1.3 中引入了安全选项，Docker 1.8 增加了 Docker Registry 2.0，支持分层存储和分布式存储后端。

Swarm 模式集成：Docker 1.12 是一个重要的版本，它将 Docker Swarm 直接集成到了 Docker 引擎中，使得容器编排变得更加简单。这一版本使得用户可以更轻松地部署和管理分布式应用，直接在 Docker 中实现服务的自动扩展和容错。

版本命名调整：在 2017 年，Docker 将版本号命名方式调整为基于年份的命名规则，如 17.03、17.06、17.09 等。这一系列版本引入了更多企业级功能，并进一步增强了容器管理和编排的能力。

社区与企业版分离：Docker 17.03 开始，Docker 被分为社区版（Docker CE）和企业版（Docker EE），分别面向开发者和企业用户。

Kubernetes 集成：Docker 18.09 是一个具有里程碑意义的版本，首次将 Kubernetes 作为可选的编排引擎集成到 Docker Desktop 中，进一步增强了 Docker 在云原生应用中的适用性。

功能扩展：Docker 18.x 系列还加强了多阶段构建、BuildKit 等功能，提高了镜像构建的效率和灵活性。

Rootless 模式：Docker 19.03 引入了实验性的 rootless 模式，使得非 root 用户也能运行 Docker 容器，从而提升了安全性。

BuildKit 默认启用：这一版本默认启用了 BuildKit，使得镜像构建过程更加高效、灵活，并支持更复杂的构建场景。

增强容器运行时：Docker 20.10 引入了更加稳定和优化的容器运行时，改进了 CLI 和 API，使得用户体验更加流畅。

社区支持：随着 Docker 20.x 系列的发展，Docker 社区版（Docker CE）继续优化性能和安全性，并在开源社区中保持了广泛的支持。

持续优化与集成：Docker 在 21.x 系列中进一步优化了跨平台支持，特别是针对 Apple Silicon（M1、M2）芯片的改进，以及与 Kubernetes、CI/CD 工具更紧密的集成。

供应链安全：新版本中加强了供应链安全措施，如镜像签名、镜像扫描等功能，帮助企业更好地管理和保护容器镜像。

Docker核心解决的问题是利用其自研的libcontainer来实现类似虚拟机（VM）的功能，从而利用尽可能少的硬件资源给用户提供尽可能好的服务。与VM不同, libcontainer并不是一套硬件虚拟化方法，而是操作系统级的虚拟化。这理解起来可能并不像VM那样直观，所以可以从Docker要解决的问题出发，看看它是怎么满足用户虚拟化需求的。

用户需要考虑虚拟化方法，尤其是硬件虚拟化方法，需要借助其解决的问题主要是以下4个:

每个用户实例之间相互隔离, 互不影响。 硬件虚拟化方法的方案是VM；libcontainer的方案是容器，具体而言是namespace。其中的pid, net, ipc, mnt, uts 等将容器的进程, 网络, 消息, 文件系统和主机隔离开。

每个用户实例可以按需提供其计算资源，所使用的资源可以被计量。硬件虚拟化方法因为虚拟了CPU和内存，可以方便实现；libcontainer则主要是利用cgroups来控制资源。cgroups 实现了对资源的配额和度量，提供了类似文件的接口。在 /cgroup目录下新建一个文件夹即可新建一个group，在此文件夹中新建task文件，并将pid写入该文件，即可实现对该进程的资源控制。

用户的实例可以很方便地复制、移动和重建。硬件虚拟化方法通过snapshot和image来实现；Docker主要通过AUFS实现。AUFS (AnotherUnionFS) 是一种联合文件系统, 就是支持将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下的文件系统。它具有节省存储空间、快速部署、节省内存、升级方便、允许在不更改base-image的同时修改其目录中的文件的特点。

这个讨论范围较大，这里强调是host主机的角度尽量保护容器。硬件虚拟化的方法因为虚拟化的水平比较高，用户进程都是在KVM等虚拟机中运行的；然而对于libcontainer, 其中运行的进程应当是事先静态编译完成的。用户提供的参数也是通过exec系统调用提供给用户进程。通常情况下容器中也没有长进程存在。

Docker 在 Windows 系统中实现的核心原理依赖于 Windows 提供的容器化技术和虚拟化机制。Docker 在 Windows 上通过两种模式运行容器：Windows 容器模式和 Linux 容器模式。在 Windows 容器模式下，Docker 利用 Windows Server Containers 或 Hyper-V Containers 技术，直接运行 Windows 容器，这些容器与主机共享内核，实现轻量级虚拟化和隔离。在 Linux 容器模式下，Docker 通过使用 Hyper-V 提供的虚拟机来运行一个轻量级的 Linux 内核（如 Moby VM），从而使 Windows 用户可以运行 Linux 容器。这种虚拟化层次确保了容器的隔离性和兼容性，并通过 Docker Desktop 提供统一的管理界面和开发体验。Docker Desktop 还通过 WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）进一步增强了在 Windows 上运行 Linux 容器的性能和兼容性，使得开发者能够在 Windows 环境中无缝开发和部署跨平台的容器化应用。

Docker 在 Linux 系统中实现的核心原理基于 Linux 内核提供的两项关键技术：命名空间（Namespaces）和控制组（Cgroups）。命名空间确保了容器之间以及容器与主机之间的隔离性，通过隔离进程 ID、文件系统、网络、用户和其他资源，使每个容器仿佛在独立的操作系统上运行。控制组则用于限制和管理容器的资源使用，如 CPU、内存、网络带宽等，确保不同容器之间的资源分配合理且互不干扰。Docker 通过联合文件系统（如 OverlayFS）实现镜像的分层存储，使得容器的创建和启动更加高效，并且减少了存储空间的占用。Docker 引擎（Docker Daemon）负责管理和协调这些容器，通过标准化的 API 进行容器的创建、运行、停止和删除。整体而言，Docker 在 Linux 系统中的实现充分利用了 Linux 内核的特性，实现了轻量、高效、隔离性强的容器化环境，使得应用的开发、部署和管理更加灵活和高效。

Docker 在 macOS 系统中实现的核心原理主要依赖于虚拟化技术，因为 macOS 原生并不支持 Linux 内核，而 Docker 容器依赖于 Linux 内核特性。在 macOS 上，Docker 通过一个轻量级的虚拟机（通常是基于 HyperKit 或 Apple 的 Hypervisor 框架）来运行一个精简版的 Linux 内核（如 Moby VM）。这个虚拟机为 Docker 提供了一个完整的 Linux 环境，使得用户能够运行 Linux 容器。Docker Desktop 是 macOS 上的主要管理工具，它通过与虚拟机的集成，提供了与 Linux 系统上相似的 Docker 使用体验。Docker Desktop 还通过文件共享、网络桥接等机制，确保容器能够访问 macOS 文件系统和网络。通过这种虚拟化架构，Docker 在 macOS 上实现了跨平台的容器化支持，使开发者可以在 macOS 上无缝开发和测试基于 Linux 的容器化应用。

Docker平台由以下部分组成：

Docker守护进程（Docker daemon）：Docker采用 C/S架构。Docker daemon 作为服务端接受来自客户端的请求，并进行处理（创建、运行、分发容器）。

Docker客户端（Docker client）：Docker 客户端则用于与 Docker 守护进程通信，发送命令以管理容器。Docker采用 C/S架构。客户端和服务端既可以运行在一个机器上，也可通过 socket 或者RESTful API 来进行通信。

Docker daemon一般在宿主主机后台运行，等待接收来自客户端的消息。 Docker 客户端则为用户提供一系列可执行命令，用户用这些命令实现跟 Docker daemon交互。

Docker镜像（Docker images）：Docker 镜像是用于构建 Docker 容器的静态文件，它包含了应用程序运行所需的所有文件、依赖项和配置信息。Docker 镜像可以从 Docker Hub 或其他镜像仓库中获取，也可以通过 Dockerfile 自定义构建。

Docker容器（Docker container）：Docker 容器是 Docker 镜像的运行实例，它包含了应用程序及其依赖项，并在隔离的环境中运行。每个容器都是一个独立的进程，拥有自己的文件系统、网络空间和进程空间。

Docker容器通过Docker镜像来创建。容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的对象与类。

Docker仓库（Docker Registry）：Docker仓库是用于存储和管理Docker镜像的集中存储库。其中最常见的是Docker Hub，它是一个公共的Docker镜像仓库，包含了大量的官方和社区维护的镜像。除了Docker Hub外，还可以搭建私有的 Docker 仓库来管理自己的镜像。

Docker Hub 是一个基于云的容器镜像仓库，也是 Docker 官方提供的镜像存储和分发服务。它允许开发者在云端创建、管理和共享 Docker 镜像，是全球最大的容器镜像存储库之一。通过 Docker Hub，用户可以轻松地查找和使用已经构建好的公共镜像，也可以将自己构建的镜像推送到私有或公共存储库中，从而实现团队协作和镜像的自动化部署。此外，Docker Hub 还提供了自动构建功能，支持从 GitHub 或 Bitbucket 仓库中自动生成镜像，并在更新代码后自动触发构建。借助 Docker Hub，开发者和运维人员能够更快速地部署应用，并确保在不同环境中保持一致性，这使得 Docker Hub 成为了 DevOps 流程中不可或缺的一部分。

Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。它只需一个命令，便可使用YAML格式文件去配置应用程序的服务并执行所有容器的创建和启动过程。docker-compose 命令行允许用户一次性在多个容器上运行命令；例如，构建镜像、缩放容器、运行已停止的容器等。与镜像或与用户操作相关的命令在Docker Compose中不相关，因为它们指向一个容器。docker-compose.yml文件用于定义应用程序的服务，并包括各种配置选项。例如，build选项定义了配置选项，如Dockerfile路径，command选项允许覆盖默认的Docker命令等。Docker Compose的第一个公测版（版本0.0.1）于2013年12月21日发布。第一个用于生产的版本（1.0）于2014年10月16日发布。

Docker Swarm为Docker容器提供本机集群功能，它将一组Docker引擎变成一个虚拟Docker引擎。在Docker 1.12及更高版本中，Swarm模式与Docker引擎集成。Docker swarm CLI实用程序允许用户运行Swarm容器，创建发现令牌，在集群中列出节点等。docker nodeCLI实用程序允许用户运行各种命令来管理群中的节点，例如，列出群中的节点，更新节点和从群中删除节点。Docker使用Raft共识算法管理蜂群。据Raft称，要执行更新，大多数Swarm节点需要就更新达成一致。

Docker Volume 是一种用于在容器之间共享和持久化数据的存储机制。与绑定挂载不同，Docker Volume 是完全由 Docker 管理的，独立于宿主机的文件系统，提供了更高的灵活性和安全性。Volume 可以存储在宿主机的文件系统中，也可以通过网络文件系统（如 NFS）或云存储服务进行远程存储。使用 Docker Volume，容器可以在不同的生命周期中共享数据，这在需要持久化存储（如数据库数据、日志文件等）或在多个容器之间共享文件时特别有用。Docker 提供了多种与 Volume 相关的命令，允许用户创建、管理和删除卷。此外，Volume 的隔离特性确保了宿主机和容器之间的安全性，减少了对宿主机文件系统的依赖，从而提高了应用的可移植性和数据的可靠性。

Docker Machine 是一个用于在虚拟机或云服务器上自动创建和管理 Docker 主机的工具。它可以帮助用户在不同的环境中快速部署 Docker 主机，包括本地的虚拟化平台（如 VirtualBox、VMware）以及公有云服务（如 AWS、Azure、Google Cloud 等）。通过 Docker Machine，用户可以在不同的主机上轻松安装 Docker 引擎，并通过统一的命令行工具管理这些主机的生命周期，如创建、配置、启动、停止和删除主机。此外，Docker Machine 还支持配置主机的网络、存储和安全策略，简化了跨平台 Docker 主机的管理和自动化部署。借助 Docker Machine，用户可以在多种环境中无缝部署和运行 Docker 容器，为开发、测试和生产提供灵活而强大的支持。

在Docker的网站上提到了这一技术的典型场景：

部署与扩展webapp、数据库和后台服务

基于libcontainer的轻量级虚拟化，Docker相比KVM之类最明显的特点就是启动快，资源占用小。因此可以构建隔离的标准化的运行环境，轻量级的PaaS(如dokku), 构建自动化测试和持续集成环境，以及一切可以横向扩展的应用(尤其是需要快速启停来应对峰谷的web应用)。

与传统的虚拟机相比，Docker 容器更加轻量级，因为它们共享操作系统内核，而不是为每个实例创建一个完整的操作系统。这不仅减少了资源开销，还提升了启动速度，使得容器可以在几秒钟内启动并运行。

Docker 提供了从开发到生产的一致环境。通过将应用程序及其依赖项打包到容器中，Docker 保证了在任何环境下运行的应用程序具有相同的行为，这极大地减少了环境差异导致的“在我机器上可以运行”的问题。

Docker 容器化的应用程序可以在几秒钟内启动，从而显著加快了部署过程。由于容器的轻量特性，用户可以在同一台物理服务器上运行更多的容器实例，快速扩展应用程序的规模以应对需求变化。

Docker 非常适合微服务架构，因为它允许将应用程序的不同组件封装在独立的容器中。这种隔离不仅提高了应用程序的模块化程度，还简化了开发、测试和部署过程。

Docker 容器在同一主机上共享操作系统内核，同时通过 cgroups 和命名空间等技术实现了资源的严格隔离。这样，Docker 容器可以高效利用系统资源，并确保不同容器之间的安全隔离。

Docker 拥有丰富的生态系统，包括 Docker Hub、Docker Compose、Docker Swarm 等工具，支持从开发到生产的各个环节。用户可以方便地从 Docker Hub 获取公共镜像，利用 Docker Compose 管理多容器应用，或使用 Docker Swarm 进行容器编排。

Docker 与持续集成和持续交付（CI/CD）流程高度契合。通过将应用程序打包成 Docker 镜像，开发者可以在任何阶段快速部署、测试和发布应用，从而加快开发周期并提高交付效率。

Docker并不是全能的，设计之初也不是KVM之类虚拟化手段的替代品，简单总结几点：

Docker在本质上是一个附加系统。使用分层架构构建一个应用是可行的。每个组件被添加到之前已经创建的组件之上；另一方面，分层架构带来另一方面的效率提升，当重建存在变化的Docker镜像时，不需要重建整个Docker镜像，只需要重建变化的部分。

可能更为重要的是，Docker旨在用于弹性计算。每个Docker实例的运营生命周期有限，实例数量根据需求增减。在一个管理适度的系统中，这些实例生而平等，不再需要时便各自消亡了。

针对Docker环境存在的不足，意味着在开始部署Docker前需要考虑如下几个问题。首先，Docker实例是无状态的。这意味着它们不应该承载任何交易数据，所有数据应该保存在数据库服务器中。

其次，开发Docker实例并不像创建一台虚拟机、添加应用然后克隆那样简单。为成功创建并使用Docker基础设施，管理员需要对系统管理的各个方面有一个全面的理解，包括Linux管理、编排及配置工具比如Puppet、Chef以及Salt。这些工具生来就基于命令行以及脚本。

Docker的应用场景非常广泛。

在软件开发过程中，Docker允许开发人员将应用程序、其依赖项和运行时环境打包到一个称为容器的独立单元中。这样的容器具有一致的运行环境，可以在开发、测试和生产环境中轻松地部署和交付，并且无需担心环境差异。

另外，在微服务架构中，开发者可以使用Docker将各个服务打包为独立的容器，从而实现服务的解耦和独立部署，以及不同服务之间资源的隔离。提高了系统的灵活性、可伸缩性和可维护性。

Docker容器可以与持续集成和持续部署工具（如Jenkins、Travis CI等）集成，实现自动化构建、测试和部署流程，从而加速软件交付周期。

开发团队可以使用Docker容器来创建标准化的开发环境，对齐团队中每个开发者的环境，避免了“仅在我这里可以工作”的问题。

总的来说，Docker的应用场景涵盖了软件开发的各个阶段，从开发到部署再到运维，都能够提供便利和效率。在不远的将来，Docker还会为AI开发赋能。随着生成式AI与大语言模型的广泛应用，曾经完全属于AI领域开发者的任务如今也需要由其他相关领域的开发者完成。这一变化涵盖了金融、安全、医疗等领域。Docker为开发者提供了构建、测试、运行和部署NVIDIA AI Enterprise软件平台的理想方式——一个端到端的云原生软件平台，为每个企业提供生成式AI。该平台可用于Docker容器，并可作为微服务部署。这使团队能够专注于开发前沿人工智能应用程序，并保证程序性能。

Netflix 是全球最大的流媒体服务提供商，采用了基于 Docker 的微服务架构。每个微服务都打包成独立的 Docker 容器，便于管理、扩展和更新。Docker 使 Netflix 能够快速部署和升级各个微服务，同时确保高可用性和稳定性。

Lyft 使用 Docker 来构建和管理开发环境。通过 Docker，开发者可以在本地电脑上运行与生产环境一致的容器，确保代码在不同环境中的一致性，减少“在但仅在我机器上可以运行”的问题。

VMware 的 vSphere Integrated Containers (VIC) 是一种使 Docker 容器可以在 VMware vSphere 上运行的解决方案。VIC 允许企业将现有的虚拟机环境与容器化工作负载无缝集成。在 VIC 中，Docker 容器作为虚拟机的单元管理，利用 VMware 的强大虚拟化功能来增强容器的安全性、网络隔离和存储管理。通过 VIC，企业可以在不改变底层虚拟化基础设施的情况下，轻松采用 Docker 容器化技术，从而实现应用现代化并提高资源利用率。

GitLab 使用 Docker 来实现其 CI/CD 流程。每次代码提交后，GitLab 会使用 Docker 容器自动构建、测试和部署应用。Docker 容器提供了隔离的环境，确保测试结果的可靠性，并加速了交付周期。

ING 银行使用 Docker 容器来处理和分析大数据。通过 Docker，银行可以轻松地在容器中运行 Hadoop 和 Spark 集群，进行复杂的数据分析和处理。Docker 提供了轻量级的虚拟化方式，使得资源利用率更高，数据处理更灵活。

Salesforce 使用 Docker 容器为其客户提供多租户云服务。每个客户的应用程序运行在隔离的 Docker 容器中，确保数据安全和应用稳定。通过 Docker，Salesforce 可以更高效地管理和分配资源，同时提高服务的可用性和可靠性。

Datadog 是一家提供云监控和分析平台的公司，它使用 Docker 来帮助客户监控其容器化应用程序。Datadog 的容器监控功能可以通过 Docker 采集运行中的容器的指标、日志和追踪信息。Datadog 使用其自定义的 Docker 代理来自动发现并监控 Docker 容器的健康状况和性能，确保应用程序的可观察性。这使得用户可以在一个统一的界面中实时监控其 Docker 环境中的所有服务，并深入分析问题来源。

Spotify 通过 Docker 实现了跨多个云平台的部署。Docker 良好的可迁移性使得应用程序可以轻松地在不同的云环境中运行，无需担心底层的差异。Spotify 能够根据需要在公有云和私有云之间灵活切换，优化资源使用和成本。

虽然 Kubernetes 是 Google 贡献给开源社区的容器编排工具，但 Google 仍然在内部使用 Docker 容器来管理其庞大的数据中心和应用集群。通过 Docker 与 Kubernetes 的结合，Google 实现了高度自动化的容器编排，确保了全球服务的稳定性和高可用性。

AWS 广泛使用 Docker 来为其客户提供容器化解决方案。Amazon ECS（Elastic Container Service）是 AWS 的一项服务，它允许用户直接在 AWS 上运行和管理 Docker 容器。通过 ECS，用户可以在没有服务器管理的情况下快速部署和扩展应用。另一方面，Amazon EKS（Elastic Kubernetes Service）结合了 Docker 和 Kubernetes 的力量，为用户提供了完全托管的 Kubernetes 环境。AWS 的容器服务使用户能够轻松运行和管理 Docker 容器化的微服务架构，同时利用 AWS 的安全、网络和存储服务。

Adobe 使用 Docker 来实现其软件产品的跨平台兼容性。通过将应用程序打包成 Docker 容器，Adobe 能够确保其软件在不同操作系统（如 Windows、macOS、Linux）上运行一致，简化了开发和部署流程。

PayPal 将其部分传统的单体应用通过 Docker 进行容器化，从而实现了应用的现代化改造。通过将传统应用迁移到 Docker 容器中，PayPal 能够更快地进行部署、扩展和更新，提升了系统的灵活性和响应速度。

Tesla 使用 Docker 容器在其边缘设备（如汽车）上运行应用程序。Docker 的轻量级特性和高效的资源利用，使得这些应用能够在资源受限的环境中高效运行，确保实时性和可靠性。

Docker 使用客户端-服务器架构，依赖于一个守护进程（dockerd）来管理容器，而 Podman 是无守护进程的，直接与容器交互。

Podman 原生支持 rootless 模式，允许非 root 用户运行容器，增强了安全性。Docker 也支持 rootless 模式，但实现上稍显复杂。

Podman 与 Docker 的命令行接口（CLI）高度兼容，大多数 Docker 命令可以无缝在 Podman 中使用。

Docker 主要用于创建和运行单个容器，适合开发和测试环境。而 Kubernetes 是一个容器编排平台，管理成千上万个容器的部署、扩展和自动化操作，适合大规模的生产环境。

Docker 相对简单易用，更适合初学者和小型项目。Kubernetes 则功能强大，但配置复杂，更适合分布式系统和微服务架构。

LXC（Linux Containers）是 Linux 内核的轻量级虚拟化技术，是 Docker 的前身。Docker 在 LXC 的基础上进行了进一步封装，简化了用户体验。

LXC 更接近传统虚拟机，提供更灵活的操作系统层次的隔离，适合运行系统级服务。Docker 则专注于应用容器化，提供更简单、轻量的应用隔离环境。

rkt 曾是 CoreOS 开发的容器引擎，专注于安全和标准化，支持容器运行时规范（OCI）。然而，rkt 已在 2020 年停止维护，Docker 在社区和生态系统上具有更强的支持。

rkt 强调分离容器的执行和镜像的管理，这在安全性方面有所提升。Docker 通过额外的工具和配置，也能够实现类似的安全机制。

CRI-O 是 Kubernetes 的原生容器运行时接口实现，用于直接运行 OCI 容器镜像，简化了 Kubernetes 的运行环境。Docker 通过dockershim连接到 Kubernetes，而 CRI-O 是直接与 Kubernetes 集成的。

CRI-O 比 Docker 更轻量，因为它专注于 Kubernetes，不包含 Docker 复杂的功能和守护进程。

Docker 拥有庞大的生态系统，包括Docker Hub、Docker Compose、Docker Swarm 等，使得其在开发、测试和小型生产环境中占据主导地位。其他容器技术如 Podman、CRI-O 等，虽然功能上接近，但其生态系统的广泛性和工具的丰富性仍然无法与 Docker 相比。