是因為目前的後端在開發和運維階段確實需要一種虛擬化技術解決開發環境和生產環境環境一致的問題。
虛擬機器是模擬硬體的輸入和輸出，但是如果宿主機個虛擬機器他們的kernel是一直的，就不用做硬體輸入輸出的搬運工了，只需要做kernel輸入輸出的搬運工即可。
問：docker 容器有自己的 kernel 嗎
答：沒有，docker 和宿主機共享 kernel
問：docker 的 kernel version 由映象確定還是由宿主機確定
答：由宿主機決定
其實就是呼叫了核心的隔離api，所以需要相應核心版本的支援。 在啟動乙個容器的時候，它只是呼叫系統中早已內建的可以隔離資源的方法，而 kernel 支援這些方法，也是在建立程序的方法上做了一層資源隔離的擴充套件而已。 所以docker啟動速度快是因為，本質來說容器和程序差別沒有想象中的大，共享了很多**，流程也差的不多。
docker其實想做的事情就是把資源隔離的介面標準化，嚴格的說它是所有相似資源隔離的一層抽象和搬運工。
用namespace完成程序和網路的隔離。用虛擬網絡卡和iptables保證和外界的網路通訊。
用cgroups完成cpu、記憶體等資源的隔離。
用aufs聯合檔案系統完成檔案方面的隔離。
docker 的用法各大部落格上都有說，這裡就不再贅述，想說一些nvidia-docker的用法。
nvidia-docker是docker的用法，它包裝了一些gpu的函式，使得docker能直接訪問主機上的gpu資源。
說一下我用它的時候遇到的一些坑。
首先，docker裡面是不需要安裝nvidia驅動的。它會直接使用本機的nvidia驅動，這樣避免了本機和docker裡驅動不一致帶來的問題。
然後用法，有兩種形式可以啟動nvidia-docker
# 第一種
nvidia-docker run ***
# 第二種
docker run --runtime=nvidia ***
最後github上docker的專案說，docker19.03就開始支援gpu了，nvidia-docker不再受支援。
給出**
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