docker鏡像和container鏡像為什么不能直接共通

Docker 鏡像和 containerd 鏡像本質上格式兼容（都遵循 OCI 鏡像規范），但默認情況下 “不能互相識別”，核心原因是存儲位置、命名空間和工具鏈的隔離，而非鏡像格式本身的差異。具體來說：

一、核心原因：存儲與工具鏈的隔離

1. 鏡像存儲位置不同

Docker 和 containerd 會將鏡像存儲在各自獨立的目錄中，默認情況下不會共享存儲：

Docker：鏡像存儲在 /var/lib/docker/overlay2（或 /var/lib/docker/image），由 Docker 自身的存儲驅動（如 overlay2）管理。

containerd：鏡像存儲在 /var/lib/containerd/io.containerd.content.v1.content，由 containerd 的存儲系統管理。

即使是同一個鏡像（如 nginx:latest），Docker 拉取后會存在于 Docker 的存儲目錄，containerd 拉取后會存在于 containerd 的存儲目錄，兩者互不可見。

2. containerd 的 “命名空間” 隔離

containerd 引入了內部命名空間（namespace） 機制，用于隔離不同場景的鏡像 / 容器（類似 K8s 的命名空間，但作用于 containerd 內部）：

默認情況下，Docker 鏡像對應的 containerd 命名空間是 moby（Docker 專屬）。
K8s 中使用的 containerd 命名空間是 k8s.io（K8s 專屬）。

crictl（K8s 配套的容器工具）默認只查詢 k8s.io 命名空間的鏡像，而 Docker 拉取的鏡像在 moby 命名空間，因此 crictl 看不到 Docker 鏡像。

3. 工具鏈的 “視角” 不同

Docker 和 containerd 的命令行工具（docker、crictl、nerdctl）默認只訪問自己管理的存儲和命名空間：

docker images 只會顯示 Docker 存儲目錄 + moby 命名空間的鏡像。

crictl images 只會顯示 containerd 存儲目錄 + k8s.io 命名空間的鏡像。

即使是同一個鏡像，只要不在工具默認的 “存儲 + 命名空間” 范圍內，就無法被識別。

具體操作

說明之后，實際上鏡像是可以直接識別的，問題主要是存儲路徑和命名空間的問題，我們只需要注意下這兩個問題就行，并且操作起來很簡單。

首先查看docker鏡像

docker images

把其中docker.1ms.run/tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu-py3這個docker鏡像改成container鏡像

先導出成tar包

sudo docker save -o tensorflow-gpu.tar docker.1ms.run/tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu-py3

然后使用ctr命令指定命名空間導入

sudo ctr -n k8s.io images import tensorflow-gpu.tar

導入成功后的提示

最后通過crictl查看被k8s識別到的鏡像

crictl images

這樣就完成了鏡像的使用，很簡單