diff --git a/01_introduction/1.3_why.md b/01_introduction/1.3_why.md
index a0c9679d4..d62c2e384 100644
--- a/01_introduction/1.3_why.md
+++ b/01_introduction/1.3_why.md
@@ -63,16 +63,11 @@ Docker 的出现为上述问题提供了完美的解决方案。它通过 “一
 具体内容如下：
 
 ```mermaid
-flowchart TD
-    dev["开发环境"] --> img1["Docker 镜像"]
-    test["测试环境"] --> img2["Docker 镜像"]
-    prod["生产环境"] --> img3["Docker 镜像"]
-    
-    img1 === img2 === img3
-    
-    img1 --> res1["完全一致"]
-    img2 --> res2["完全一致"]
-    img3 --> res3["完全一致"]
+flowchart LR
+    dev["开发团队"] -->|创建| img["Docker 镜像"]
+    img -->|测试团队验证| test["测试团队"]
+    test -- "有问题<br/>反馈修改和更新" --> dev
+    test -- "没问题<br/>发布" --> prod["生产环境"]
 ```
 
 ### 1.3.3 Docker 的核心优势
@@ -117,30 +112,32 @@ $ docker compose up
 
 #### 3. 资源效率
 
-Docker 容器共享宿主机内核，无需为每个应用运行完整的操作系统。
+Docker 容器共享宿主机内核，无需为每个应用运行完整的操作系统。以一台 64GB 内存的物理服务器为例：
+- **传统虚拟机方案**：每个虚拟机都需要运行完整的操作系统（每个额外占用如 2GB 内存），产生大量资源开销，实际可用于应用的内存可能只有约 18GB。
+- **Docker 方案**：容器直接共享宿主机系统，只需付出很少的基础开销（OS及引擎约 4GB），即可将约 60GB 的内存全部用于实际应用。
 
 ```mermaid
 flowchart TD
-    subgraph VM ["传统虚拟机方案 (实际可用于应用: 18GB) ❌"]
+    subgraph VM ["传统虚拟机方案 ❌"]
         direction TB
         Server1["物理服务器 (64GB 内存)"]
-        subgraph VMs [" "]
+        subgraph VMs ["可用应用内存: 约 18GB"]
             direction LR
-            VM1["VM1<br/>8GB 内存 (含 OS 2GB)<br/>应用 1"]
-            VM2["VM2<br/>8GB 内存 (含 OS 2GB)<br/>应用 2"]
-            VM3["VM3<br/>8GB 内存 (含 OS 2GB)<br/>应用 3"]
+            VM1["VM 1: 应用 1<br/>(含 2GB OS)"]
+            VM2["VM 2: 应用 2<br/>(含 2GB OS)"]
+            VM3["VM 3: 应用 3<br/>(含 2GB OS)"]
         end
         Server1 --- VMs
     end
 
-    subgraph Docker ["Docker 方案 (实际可用于应用: 约 60GB) ✅"]
+    subgraph Docker ["Docker 方案 ✅"]
         direction TB
-        Server2["物理服务器 (64GB 内存)<br/>宿主机 OS + Docker (约 4GB)"]
-        subgraph Containers [" "]
+        Server2["物理服务器 (64GB 内存)<br/>含约 4GB OS及引擎配置"]
+        subgraph Containers ["可用应用内存: 约 60GB"]
             direction LR
-            C1["容器 1<br/>应用 1<br/>(按需分配)"]
-            C2["容器 2<br/>应用 2<br/>(按需分配)"]
-            C3["容器 3<br/>应用 3<br/>(按需分配)"]
+            C1["容器 1: 应用 1<br/>(按需分配)"]
+            C2["容器 2: 应用 2<br/>(按需分配)"]
+            C3["容器 3: 应用 3<br/>(按需分配)"]
         end
         Server2 --- Containers
     end
@@ -208,25 +205,14 @@ flowchart TD
 
 笔者认为，技术选型要客观。Docker 并非银弹，以下场景可能不太适合：
 
-#### 1. 需要完全隔离的场景
-
-容器共享宿主机内核，隔离性不如虚拟机。如果你需要运行不受信任的代码，虚拟机可能更安全。
-
-#### 2. 需要特殊内核的场景
-
-容器使用宿主机内核。如果应用需要特定版本的内核或内核模块，可能需要虚拟机。
-
-#### 3. Windows 原生应用
-
-虽然 Docker 支持 Windows 容器，但生态不如 Linux 容器成熟。传统 Windows 应用的容器化仍有挑战。
-
-#### 4. 桌面应用
-
-Docker 主要面向服务端应用。桌面 GUI 应用的容器化虽然可行，但通常得不偿失。
+- **需要完全隔离的场景**：容器共享宿主机内核，隔离性不如虚拟机。如果需要运行不受信任的代码，虚拟机可能更安全。
+- **需要特殊内核的场景**：容器使用宿主机内核。如果应用需要特定版本的内核或内核模块，可能需要虚拟机。
+- **Windows 原生应用**：虽然 Docker 支持 Windows 容器，但生态不如 Linux 容器成熟。传统 Windows 应用的容器化仍有挑战。
+- **桌面应用**：Docker 主要面向服务端应用。桌面 GUI 应用的容器化虽然可行，但通常得不偿失。
 
 ### 1.3.5 与传统虚拟机的对比总结
 
-相关信息如下表：
+下表对比了容器技术与传统虚拟机的区别：
 
 | 特性 | Docker 容器 | 传统虚拟机 |
 |:------|:-----------|:-----------|