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Signed-off-by: Kang HuaiShuai <khs1994@khs1994.com>

introduction/README.md

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 # 简介
-本章将带领你进入 Docker 的世界。
+本章将带领你进入 **Docker** 的世界。
 
-什么是 Docker？
+什么是 **Docker**？
 
 用它会带来什么样的好处？
 

introduction/what.md

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 ## 什么是 Docker
 
-Docker 最初是 dotCloud 公司创始人 Solomon Hykes 在法国期间发起的一个公司内部项目，它是基于 dotCloud 公司多年云服务技术的一次革新，并于 [2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源][docker-soft]，主要项目代码在 [GitHub](https://github.com/moby/moby) 上进行维护。Docker 项目后来还加入了 Linux 基金会，并成立推动 [开放容器联盟（OCI）](https://www.opencontainers.org/)。
+**Docker** 最初是 `dotCloud` 公司创始人 [Solomon Hykes](https://github.com/shykes) 在法国期间发起的一个公司内部项目，它是基于 `dotCloud` 公司多年云服务技术的一次革新，并于 [2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源][docker-soft]，主要项目代码在 [GitHub](https://github.com/moby/moby) 上进行维护。`Docker` 项目后来还加入了 Linux 基金会，并成立推动 [开放容器联盟（OCI）](https://www.opencontainers.org/)。
 
-Docker 自开源后受到广泛的关注和讨论，至今其 [GitHub 项目](https://github.com/moby/moby) 已经超过 5 万 2 千个星标和一万多个 fork。甚至由于 Docker 项目的火爆，在 2013 年底，[dotCloud 公司决定改名为 Docker](https://blog.docker.com/2013/10/dotcloud-is-becoming-docker-inc/)。Docker 最初是在 Ubuntu 12.04 上开发实现的；Red Hat 则从 RHEL 6.5 开始对 Docker 进行支持；Google 也在其 PaaS 产品中广泛应用 Docker。
+**Docker** 自开源后受到广泛的关注和讨论，至今其 [GitHub 项目](https://github.com/moby/moby) 已经超过 5 万 4 千个星标和一万多个 `fork`。甚至由于 `Docker` 项目的火爆，在 `2013` 年底，[dotCloud 公司决定改名为 Docker](https://blog.docker.com/2013/10/dotcloud-is-becoming-docker-inc/)。`Docker` 最初是在 `Ubuntu 12.04` 上开发实现的；`Red Hat` 则从 `RHEL 6.5` 开始对 `Docker` 进行支持；`Google` 也在其 `PaaS` 产品中广泛应用 `Docker`。
 
-Docker 使用 Google 公司推出的 [Go 语言](https://golang.org/) 进行开发实现，基于 Linux 内核的 [cgroup](https://zh.wikipedia.org/wiki/Cgroups)，[namespace](https://en.wikipedia.org/wiki/Linux_namespaces)，以及  [AUFS](https://en.wikipedia.org/wiki/Aufs) 类的 [Union FS](https://en.wikipedia.org/wiki/Union_mount) 等技术，对进程进行封装隔离，属于 [操作系统层面的虚拟化技术](https://en.wikipedia.org/wiki/Operating-system-level_virtualization)。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为容器。最初实现是基于 [LXC](https://linuxcontainers.org/lxc/introduction/)，从 0.7 版本以后开始去除 LXC，转而使用自行开发的 [libcontainer](https://github.com/docker/libcontainer)，从 1.11 开始，则进一步演进为使用 [runC](https://github.com/opencontainers/runc) 和 [containerd](https://github.com/containerd/containerd)。
+**Docker** 使用 `Google` 公司推出的 [Go 语言](https://golang.org/) 进行开发实现，基于 `Linux` 内核的 [cgroup](https://zh.wikipedia.org/wiki/Cgroups)，[namespace](https://en.wikipedia.org/wiki/Linux_namespaces)，以及  [AUFS](https://en.wikipedia.org/wiki/Aufs) 类的 [Union FS](https://en.wikipedia.org/wiki/Union_mount) 等技术，对进程进行封装隔离，属于 [操作系统层面的虚拟化技术](https://en.wikipedia.org/wiki/Operating-system-level_virtualization)。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为容器。最初实现是基于 [LXC](https://linuxcontainers.org/lxc/introduction/)，从 0.7 版本以后开始去除 `LXC`，转而使用自行开发的 [libcontainer](https://github.com/docker/libcontainer)，从 1.11 开始，则进一步演进为使用 [runC](https://github.com/opencontainers/runc) 和 [containerd](https://github.com/containerd/containerd)。
 
 ![Docker 架构](https://docs.microsoft.com/en-us/virtualization/windowscontainers/deploy-containers/media/docker-on-linux.png)
 
@@ -12,9 +12,9 @@ Docker 使用 Google 公司推出的 [Go 语言](https://golang.org/) 进行开
 
 > `containerd` 是一个守护程序，它管理容器生命周期，提供了在一个节点上执行容器和管理镜像的最小功能集。
 
-Docker 在容器的基础上，进行了进一步的封装，从文件系统、网络互联到进程隔离等等，极大的简化了容器的创建和维护。使得 Docker 技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。
+**Docker** 在容器的基础上，进行了进一步的封装，从文件系统、网络互联到进程隔离等等，极大的简化了容器的创建和维护。使得 `Docker` 技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。
 
-下面的图片比较了 Docker 和传统虚拟化方式的不同之处。传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核，而且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。
+下面的图片比较了 **Docker** 和传统虚拟化方式的不同之处。传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核，而且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。
 
 ![传统虚拟化](_images/virtualization.png)
 

introduction/why.md

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 ## 为什么要使用 Docker？
 
-作为一种新兴的虚拟化方式，Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。
+作为一种新兴的虚拟化方式，`Docker` 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。
 
 ### 更高效的利用系统资源
 
-由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销，Docker 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运行更多数量的应用。
+由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销，`Docker` 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运行更多数量的应用。
 
 ### 更快速的启动时间
 
-传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟，而 Docker 容器应用，由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间。大大的节约了开发、测试、部署的时间。
+传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟，而 `Docker` 容器应用，由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间。大大的节约了开发、测试、部署的时间。
 
 ### 一致的运行环境
 
-开发过程中一个常见的问题是环境一致性问题。由于开发环境、测试环境、生产环境不一致，导致有些 bug 并未在开发过程中被发现。而 Docker 的镜像提供了除内核外完整的运行时环境，确保了应用运行环境一致性，从而不会再出现 *「这段代码在我机器上没问题啊」* 这类问题。
+开发过程中一个常见的问题是环境一致性问题。由于开发环境、测试环境、生产环境不一致，导致有些 bug 并未在开发过程中被发现。而 `Docker` 的镜像提供了除内核外完整的运行时环境，确保了应用运行环境一致性，从而不会再出现 *「这段代码在我机器上没问题啊」* 这类问题。
 
 ### 持续交付和部署
 
 对开发和运维（[DevOps](https://zh.wikipedia.org/wiki/DevOps)）人员来说，最希望的就是一次创建或配置，可以在任意地方正常运行。
 
-使用 Docker 可以通过定制应用镜像来实现持续集成、持续交付、部署。开发人员可以通过 [Dockerfile](../image/dockerfile/) 来进行镜像构建，并结合 [持续集成(Continuous Integration)](https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_integration) 系统进行集成测试，而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像，甚至结合 [持续部署(Continuous Delivery/Deployment)](https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_delivery) 系统进行自动部署。
+使用 `Docker` 可以通过定制应用镜像来实现持续集成、持续交付、部署。开发人员可以通过 [Dockerfile](../image/dockerfile/) 来进行镜像构建，并结合 [持续集成(Continuous Integration)](https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_integration) 系统进行集成测试，而运维人员则可以直接在生产环境中快速部署该镜像，甚至结合 [持续部署(Continuous Delivery/Deployment)](https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_delivery) 系统进行自动部署。
 
-而且使用 `Dockerfile` 使镜像构建透明化，不仅仅开发团队可以理解应用运行环境，也方便运维团队理解应用运行所需条件，帮助更好的生产环境中部署该镜像。
+而且使用 [`Dockerfile`](../image/build.md) 使镜像构建透明化，不仅仅开发团队可以理解应用运行环境，也方便运维团队理解应用运行所需条件，帮助更好的生产环境中部署该镜像。
 
 ### 更轻松的迁移
 
-由于 Docker 确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易。Docker 可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本，其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用，迁移到另一个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。
+由于 `Docker` 确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易。`Docker` 可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本，其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用，迁移到另一个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。
 
 ### 更轻松的维护和扩展
 
-Docker 使用的分层存储以及镜像的技术，使得应用重复部分的复用更为容易，也使得应用的维护更新更加简单，基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。此外，Docker 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的 [官方镜像](https://hub.docker.com/search/?type=image&image_filter=official)，既可以直接在生产环境使用，又可以作为基础进一步定制，大大的降低了应用服务的镜像制作成本。
+`Docker` 使用的分层存储以及镜像的技术，使得应用重复部分的复用更为容易，也使得应用的维护更新更加简单，基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。此外，`Docker` 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的 [官方镜像](https://hub.docker.com/search/?type=image&image_filter=official)，既可以直接在生产环境使用，又可以作为基础进一步定制，大大的降低了应用服务的镜像制作成本。
 
 ### 对比传统虚拟机总结