参考资料

  1. Satosa 是一个高度可配置的 Python 实现的身份代理
  2. OrientDB 是一个开源的 多模型数据库
  3. OnlyOffice 是一款开源办公套件
  4. Source Mage是一个基于源代码的Linux发行版，采用类似BSD Ports的包管理系统
  5. r-base 是 R 语言的官方基础镜像，包含了 R 编程语言的核心功能。
  6. Hy（Hylang）是一种基于 Python 的 Lisp 方言，允许开发者使用 Lisp 语法编写代码
  7. Eclipse Mosquitto 是一个开源（EPL/EDL 许可证）的 MQTT 消息代理（broker）
  8. HAProxy 是一个高性能的 TCP/HTTP 负载均衡器和代理服务器

Docker与虚拟化的区别：

  1. Docker使用容器技术，共享主机内核

  2. 虚拟化通过Hypervisor运行完整操作系统

  3. Docker启动更快，资源占用更少

  4. 虚拟化提供更强的隔离性

替代场景：

  1. 应用隔离：适合

    • 示例：部署多个Python应用

      docker run -d --name app1 python:3.8
docker run -d --name app2 python:3.9

  2. 开发环境：适合

    • 示例：Node.js开发环境

      docker run -v $(pwd):/app -it node:14 bash

  3. 微服务架构：适合

    • 示例：Compose部署微服务

      services:
  web:
    image: nginx
  api:
    image: my-api

不适合的场景：

  1. 需要不同内核版本

    • 示例：在Linux主机运行Windows应用

  2. 高安全隔离需求

    • 示例：多租户云环境

  3. 特殊硬件需求

    • 示例：需要直通GPU设备

性能对比：

  1. Docker容器启动时间：<1秒

  2. 虚拟机启动时间：通常>10秒

  3. Docker内存开销：MB级

  4. 虚拟机内存开销：GB级