Docker的三个概念
镜像（Image）：类似于虚拟机中的镜像，是一个包含有文件系统的面向Docker引擎的只读模板。任何应用程序运行都需要环境，而镜像就是用来提供这种运行环境的。例如一个Ubuntu镜像就是一个包含Ubuntu操作系统环境的模板，同理在该镜像上装上Apache软件，就可以称为Apache镜像。
容器（Container）：类似于一个轻量级的沙盒，可以将其看作一个极简的Linux系统环境（包括root权限、进程空间、用户空间和网络空间等），以及运行在其中的应用程序。Docker引擎利用容器来运行、隔离各个应用。容器是镜像创建的应用实例，可以创建、启动、停止、删除容器，各个容器之间是是相互隔离的，互不影响。注意：镜像本身是只读的，容器从镜像启动时，Docker在镜像的上层创建一个可写层，镜像本身不变。
仓库（Repository）：类似于代码仓库，这里是镜像仓库，是Docker用来集中存放镜像文件的地方。注意与注册服务器（Registry）的区别：注册服务器是存放仓库的地方，一般会有多个仓库；而仓库是存放镜像的地方，一般每个仓库存放一类镜像，每个镜像利用tag进行区分，比如Ubuntu仓库存放有多个版本（12.04、14.04等）的Ubuntu镜像。
作为一种轻量级的虚拟化方式，Docker在运行应用上跟传统的虚拟机方式相比具有显著优势：
Docker容器很快，启动和停止可以在秒级实现，这相比传统的虚拟机方式要快得多。
Docker容器对系统资源需求很少，一台主机上可以同时运行数千个Docker容器。
Docker通过类似Git的操作来方便用户获取、分发和更新应用镜像，指令简明，学习成本较低。
Docker通过Dockerfile配置文件来支持灵活的自动化创建和部署机制，提高工作效率。
相比Go语言与其它语言的对比，国内外很多技术媒体都有列举，在Docker领域，Go语言相比其它语言的优势在于
相对于C/C++ 开发难度低，支持向前兼容，运维维护成本小
相对于python，生成的是静态文件，有效的避免的低级错误，并且性能高一个等级
并发性好，内存占用低
部署简单，毕竟生成的静态文件，有glibc的地方就能运行
一门语言当然也有自己的缺点，比如，内存回收延迟久，图片处理库有bug，对包版本要求严格等一些问题，但是瑕不掩瑜，一个开发成本极其简单，性能优良，部署简单的语言与Docker简直就是 天作之合
至于Go语言的优势，在Go的社区中都有非常详尽的讨论，这里不多讲
A:为什么会想起来学习docker技术
2016年年中的时候，我转做后台，经历了一段时间的时候痛苦转型后，中学摸到了门槛，年底赶上事业群的服务器docker化，那段时间非常痛苦，因为相对实体机或者虚拟机，各种问题频出，因为虚拟机或者实体机是不会迁移的，我们部署一套服务后会有一些依赖库需要安装，但是那段时间docker经常迁移，之前也没有接触过docker，导致问题频出。
到2017年4月的时候，docker基本稳定下来，我们也开始享受docker带来的种种便利，比如：
发布服务再也不用care服务器的运行环境了，所有的服务器都是自动分配docker，自动部署，自动安装，自动运行
再也不用担心其他服务引起的磁盘问题，cpu问题，系统问题了。之前我们固定在一台idc上发布我们所有的服务，导致后面这台idc上挂了200多个服务，日志文件经常导致磁盘爆满，一旦磁盘爆满，200多个服务就要挂掉一半服务。
更好的资源利用，因为今年还没有数据出来，但个人预计是会给公司节省一半的服务器资源，既避免了资源浪费的同时，又保证了服务的稳定运行
自动迁移，学历了docker后，我们可以自己制作镜像，后面服务迁移的时候，只要使用我们自己的镜像，无论怎么迁移都不会出现任何问题
对于运维来说，管理更加方便了。
目前MIG事业群已经全面接入了docker，也证明了docker容器技术的成功性。
edhat 已经集中支持 Docker
Google 在PaaS 产品中广泛应用。
Docker的是基于Linux自带的（Linux。 Containers,LXC）技术，在LXC上，Docker进行了近一步封装。正因为如此，Docker只能在Linux环境下运行，当然，前段时间docker终于支持OSX和Windows了，虽然还是体验尝鲜版，但更加方便开发者去开发了！
Docker的是一个轻量的电脑操作系统虚拟化技术解决方法。关键总体目标，用官方网站的归纳而言便是“Build，ShipandRunAnyApp,Anywhere”：编译程序，装车一切App,在任何地方都能够运作，大家大约了解便是一个器皿，完成了对运用的封裝，布署，运作等生命期管理方法，要是在glibc的自然环境下，四处都能够运作。
这一点在公司的云服务器布署是有十分普遍的应用前景。后边大家将详尽探讨。