不止兼容！Spring 生态正式拥抱 AI，构建 Java 原生 AI 开发新生态

Spring Boot 是 Java 后端开发领域公认的“高效工具箱”和“生态整合枢纽”，凭借极其强大且完善的生态体系，几乎能覆盖并搞定后端开发过程中的所有场景需求，成为Java开发者必备的核心开发工具；而 Spring Boot 3 作为这款经典工具箱的重磅“升级款”，不仅在使用体验上更加省心便捷，还进一步大幅提升了整体开发效率，同时全面适配当下前沿的技术潮流，实现了技术层面的迭代升级。

三掌柜666

961人浏览 · 2026-02-09 14:01:54

三掌柜666 · 2026-02-09 14:01:54 发布

2026三掌柜赠书活动第九期 Spring Boot 3：高级与架构设计

前言

Spring Boot 是 Java 后端开发领域公认的“高效工具箱”和“生态整合枢纽”，凭借极其强大且完善的生态体系，几乎能覆盖并搞定后端开发过程中的所有场景需求，成为Java开发者必备的核心开发工具；而 Spring Boot 3 作为这款经典工具箱的重磅“升级款”，不仅在使用体验上更加省心便捷，还进一步大幅提升了整体开发效率，同时全面适配当下前沿的技术潮流，实现了技术层面的迭代升级。它完美支持现在流行的“云原生”“容器”等前沿技术，不仅大幅降低了把项目部署到云服务器的技术门槛与操作难度，还能直接打包成更轻量化的格式，让整个项目部署流程得到极致简化，便捷程度如同复制文件一样简单高效。同时，Spring AI 是依托Spring生态打造的、专门用于开发 AI 应用的基础框架，该框架支持多种不同的实现方式，开发者只需修改少量代码就能轻松实现各类组件的灵活更换与适配；还提供了能够兼容多家主流 AI 服务商的可移植 API，全面覆盖Chat交互、文本转图像及嵌入模型等核心AI功能，既支持同步和流式两种API调用选项，还可灵活访问各类特定于模型的专属功能，为AI应用的标准化、便捷化开发提供了坚实的技术支撑。

不止兼容！Spring 生态拥抱 AI 的核心变革

1、 Spring AI，不止是适配，更是原生融合

所谓“不止兼容”，核心在于 Spring 生态并未将 AI 视为外部附加组件，而是将 AI 能力深度融入自身的核心架构，延续 Spring 生态“约定优于配置”的设计哲学，让 AI 开发像使用 Spring MVC、Spring Data 等组件一样简单、优雅。早在 2024 年 11 月，Spring 官方就正式推出了 Spring AI 开源框架，历经一年多的迭代，截至 2026 年初，已发布 Spring AI 1.1 GA 稳定版与 2.0.0-M1 里程碑版，逐步形成了一套完整的 Java 原生 AI 开发体系，彻底打破了 Java 生态在 AI 领域的壁垒，让 Java 开发者无需脱离熟悉的技术栈，就能高效构建企业级 AI 原生应用。

2、Spring AI 的核心定位，连接 Java 与 AI 大模型的桥梁

Spring AI 作为 Spring 生态拥抱 AI 的核心载体，其核心定位是连接 Java 生态与 AI 大模型的桥梁，而非替代现有大模型。它通过标准化的接口抽象，解决了不同 AI 服务提供商（如 OpenAI、Anthropic、百度文心一言等）的 API 差异问题，让开发者实现“一次编码，多模型适配”，彻底摆脱供应商锁定的困境。与单纯的“兼容”不同，Spring AI 实现了与 Spring Boot、Spring Cloud 等现有生态组件的无缝集成，提供了类似 RestTemplate 的高层抽象（如 ChatClient），自动处理底层通信、序列化、错误重试等繁琐操作，将开发者从重复的模板代码中解放出来，让 AI 能力集成从“周级”缩短到“小时级”。

Java 原生 AI 开发新生态，三大核心优势筑牢竞争力

这套全新的 Java 原生 AI 开发生态，具备三大核心优势，支撑起 Spring 生态在 AI 时代的竞争力，也让“不止兼容”的定位落地生根。

1、低门槛入门，开箱即用，零基础也能上手 AI 开发

延续 Spring 生态“开箱即用”的特点，通过 Spring AI Starter 依赖，开发者只需引入相关启动器，配合简单的配置，就能快速调用 AI 模型、实现向量存储、构建 RAG（检索增强生成）应用等核心功能，无需深入了解大模型底层细节，即便是没有 AI 开发经验的 Java 开发者，也能快速上手。

2、企业级特性原生内置，适配生产，解决 AI 落地痛点

Spring AI 内置了缓存、限流、可观测性、安全审计等企业级特性，集成 Spring Cloud Sleuth 实现 AI 请求的全链路跟踪，暴露 Prometheus 端点采集模型调用次数、延迟、Token 消耗等 20+ 指标，完美适配生产环境的严苛要求，解决了 76% 的 AI 原型项目止步于生产环境部署阶段的行业痛点。

3、高扩展性与灵活性，适配全场景，支撑规模化落地

Spring AI 遵循“抽象统一、实现多样”的架构设计，支持云端 API 调用与本地模型部署的动态切换，兼容 Pinecone、Milvus、Redis 等 6 种主流向量数据库，提供了 SPI 接口支持自定义组件扩展，既能满足小型项目的快速开发需求，也能支撑大型企业级 AI 应用的规模化落地，同时适配 Java 21+、Spring Boot 4.0 等最新技术栈，充分利用虚拟线程、AOT 编译等新特性提升性能。

生态落地赋能各行各业，释放 Java+AI 价值

1、多场景实操，Spring AI 赋能企业级开发

在实际应用场景中，Spring 生态构建的 Java 原生 AI 开发新生态，已经开始赋能各行各业的企业级开发。例如，在企业智能客服场景中，开发者可以基于 Spring AI 快速集成大模型，结合 Spring Boot 的 Web 能力，构建具备多轮对话、意图识别、知识库问答功能的智能客服系统，无需切换语言或整合多个框架；在数据分析场景中，通过 Spring AI 调用 AI 模型，结合 Spring Data 操作数据库，实现数据的智能分析与报告生成，让业务决策更高效；在文档处理场景中，借助 Spring AI 的文档 ETL 框架，可实现 PDF、Word、HTML 等 15 种格式的内容抽取与向量化，快速构建文档问答系统。与此同时，阿里、腾讯、华为等大厂也纷纷入局，基于 Spring AI 推出衍生版本，进一步丰富了 Java 原生 AI 开发生态的内容，推动其走向成熟。

2、双向赋能，对开发者与企业的核心价值

对于 Java 开发者而言，Spring 生态拥抱 AI、构建 Java 原生 AI 开发新生态，无疑是一场重大的红利。在 AI 技术快速迭代的今天，很多 Java 开发者面临着“转型焦虑”，担心自身技术栈被淘汰，而 Spring AI 的出现，让 Java 开发者无需放弃多年积累的技术优势，就能顺利切入 AI 开发赛道，拓展职业边界。以往，Java 开发者想要开发 AI 应用，需要学习 Python 语言、熟悉 LangChain 等 AI 框架，还要处理 Java 与 Python 之间的跨语言调用问题，成本极高；而如今，借助 Spring 生态的 Java 原生 AI 开发体系，开发者可以用熟悉的 Java 语言、Spring 框架，一站式完成 AI 原生应用的开发、部署与运维，实现“技术复用、能力升级”。

对于企业而言，这套新生态的价值同样不可估量。企业无需投入大量成本重构技术栈，就能基于现有的 Java 技术团队，快速落地 AI 应用，保护既有技术投资；同时，统一的技术栈也减少了跨框架适配的成本，提升了团队的开发效率与项目的可维护性。Spring AI 提供的混合部署模式、动态调参、函数调用等功能，能够帮助企业灵活应对不同的业务场景，降低 AI 应用的落地成本，让 AI 技术真正赋能业务增长，而非停留在概念层面。

关于《Spring Boot 3：高级与架构设计》

接下来给大家推荐一本关于Spring Boot 3的书籍，这是一本聚焦Spring Boot 3高级特性与架构设计的干货图书，一经上市就登上了当当“计算机与互联网”图书排行榜前列。本书从Spring Boot 3高级特性解析讲起到架构设计实战方案，助开发者在企业级Java项目架构设计与开发实战中高效落地！另外，关注本文博主，点赞+收藏本文，且在本文评论区评论“入手Spring Boot 3”，将选取三名幸运读者送出纸质版《Spring Boot 3：高级与架构设计》一本，截止时间：2026.02.27。入手《Spring Boot 3：高级与架构设计》传送门：https://item.jd.com/15293134.html 或者 https://product.dangdang.com/30003029.html ，个人觉得这本书非常的不错，是一本不可多得的Java架构进阶宝典，值得每一位Java开发者拥有去深入学习。

编辑推荐

1. 深入浅出：本书内容聚焦于Spring Framework 6到Spring Boot 3.0的原理介绍，教读者循序渐进掌握Spring的核心与底层。

2. 实力潜质：本书脱胎于掘金小册，获得读者的广泛推崇，图书内容又经小册读者反馈进行优化和完善，是一本能长销的图书。

3. 内容充实：本书与竞品书有显著差异性，而且与先前出版图书的良好补充。

4. 更新版本：本书介绍了目前更新的Spring Framework 6与Spring Boot 3.0，涵盖了从基础知识到进阶应用的各个方面，是市面上稀缺的软件开发类图书。

内容简介

随着 JDK 的升级与迭代，Spring Framework 与 Spring Boot 也分别升级到了全新的 6.x 与 3.x 版本。全新的版本带来了更加强大的功能和特性。本书重点讲解 Spring Framework 与 Spring Boot 的高级机制、架构设计和前沿特性，通过源码解读和剖析深入讲解框架底层原理，并对新特性进行详细解读。

本书分为3个部分，共8章。第一部分介绍Spring Framework的IOC容器高级机制与原理；第二部分讲解AOP高级特性与原生设计；第三部分主要讲解Spring整合AI的前沿技术，以及 Spring Framework 6与Spring Boot 3的新版本特性。

本书适合已经有Spring使用基础的开发者、想了解Spring前沿特性的进阶者，以及熟练使用Spring Boot且希望进一步提升技能与认知的探究者阅读和使用。

作者简介

LinkedBear，资深Java工程师，Spring技术布道师。长期专注于Spring框架体系的理论研究与实践创新，对Spring、Spring Boot等框架有着独到的见解，拥有丰富的框架体系实践经验和架构封装经验。他撰写的技术图书，不仅深入剖析Spring框架体系的核心原理，更以“源码级解析＋场景化实战”的讲解模式，帮助开发者快速构建从原理认知到工程落地的完整知识体系，实现从理论到实战的能力跃迁。

图书目录

第一部分 Spring Framework 的 IOC 容器高级机制与原理

第 1 章元编程与元信息 3

11 理解元编程 3

111 理解“元” 3

112 编程与元编程 3

12 配置源与配置元信息 4

121 配置源 4

122 元信息 6

123 配置元信息 6

13 Bean 与BeanDefinition 9

131 BeanDefinition 概述 9

132 BeanDefinition 的结构 10

133 BeanDefinition 的简单使用 14

134 BeanDefinition 的合并 18

135 设计BeanDefinition 的意义 21

14 BeanDefinitionRegistry 21

141 BeanDefinitionRegistry 概述 21

142 注册与移除 23

15 小结 25

第 2 章 IOC 容器的高级机制 26

21 Environment 26

211 Environment 概述 26

212 Environment 的结构 28

213 Environment 的基本使用 30

214 Environment 深入探讨 32

22 BeanPostProcessor 34

221 理解后置处理器 34

222 BeanPostProcessor 的使用 36

223 BeanPostProcessor 的扩展 42

23 BeanFactoryPostProcessor 53

231 BeanFactoryPostProcessor

概述 53

232 BeanFactoryPostProcessor

的使用 53

233 BeanDefinitionRegistryPost

Processor 55

234 BeanDefinitionRegistryPost

Processor 的使用 56

235 后置处理器的对比 59

24 编程式驱动IOC 59

241 简单的编程式驱动 59

242 编程式注入和初始化 62

243 内置组件的编程式使用 65

244 编程式资源管理 67

25 自动装配与 SPI 69

251 SPI 机制的由来 69

252 JDK 中的SPI 70

253 Spring Framework 中的SPI 71

254 SPI 在自动装配中的作用 72

26 小结 75

第 3 章 Bean 的全生命周期原理 76

31 Bean 的全生命周期概览 76

311 BeanDefinition 的来源 77

312 BeanDefinition 的后置处理 78

313 Bean 的实例化阶段 79

314 Bean 的销毁阶段 80

315 Debug 测试代码编写 80

32 BeanDefinition 阶段 84

321 加载XML 配置文件 84

322 加载注解配置类 94

323 BeanDefinition 的后置处理 112

324 BeanDefinition 阶段总结 112

33 Bean 的实例化 113

331 注册BeanPostProcessor 114

332 finishBeanFactory

Initialization 119

333 实例化阶段总结 131

34 Bean 的初始化 132

341 doCreateBean 132

342 SmartInitializingSingleton 148

343 Lifecycle 的回调 149

344 初始化阶段总结 152

35 Bean 的销毁 152

351 ApplicationContext#stop 153

352 ApplicationContext#close 153

353 销毁阶段总结 160

36 小结 160

第二部分 AOP 高级特性与原生设计

第 4 章 AOP 的高级特性 163

41 TargetSource 163

411 TargetSource 的设计 163

412 TargetSource 的结构 164

413 内置TargetSource 164

414 TargetSource 的使用 165

42 补足切入点表达式 168

421 args( )与@args( ) 168

422 within( )与@within( ) 169

423 target( )与@target( ) 171

424 bean( ) 171

43 切面实例化模型 172

431 设计理念 172

432 切面实例化模型的使用 173

44 引介机制 176

441 引介的作用和目标 177

442 AspectJ 的引介使用 177

45 LoadTimeWeaving 180

46 小结 181

第 5 章 51 Spring 原生 AOP 补充 182

Spring 内置的AOP 设计 182

511 连接点（Joinpoint） 182

512 切入点（Pointcut） 185

513 通知（Advice） 187

514 增强器（Advisor） 188

515 核心API 的整体架构 190

52 原生AOP 的拦截器 190

521 MethodInterceptor 的简单

使用 190

522 代理对象的内部结构 192

523 AdvisorAdapter 193

53 AOP 织入的核心组件 195

531 AopProxy 195

532 AdvisedSupport 196

533 AopProxyFactory 197

534 AdvisedSupport 的子类 198

535 AnnotationAwareAspectJAuto

536 551 552 553 554 ProxyCreator 203

AOP 织入结构与流程 204

54 对比 SpringAOP 与 AspectJ 205

55 原生AOP 机制的具体应用 205

需求描述 205

代码准备 206

AspectJ 切面类的不足 207

使用MethodInterceptor 208

56 小结 210

第三部分前沿技术与新版本特性

第 6 章 Spring 拥抱 AI 213

61 AI 与大语言模型 213

611 发展历程 213

612 运行机制 214

613 典型应用 215

614 主流模型 216

62 Spring AI 项目 216

621 起源与发展 217

622 核心功能 217

623 与传统AI 集成的对比 217

63 Spring Boot 整合Spring AI 218

631 项目搭建与整合 218

632 接入ChatGPT 219

633 接入DeepSeek 221

634 接入Ollama 223

635 参数调整 226

64 标准化LLM 使用 228

641 ChatClient 228

642 多轮对话 230

643 结构化输出 232

65 多模态 233

651 文生图 233

652 文本转语音 235

653 语音转文本 236

654 多模态融合 237

66 RAG 构建知识库 238

661 RAG 的核心流程 238

662 手动构建知识库 239

663 Spring AI 应用RAG 241

67 工具调用 244

671 直接应用LLM 的问题 245

672 工具调用快速体验 245

673 工具的制作 247

674 工具调用机制探究 250

68 MCP 256

681 MCP 简介 257

682 MCP 服务器制作 257

683 MCP 客户端集成 258

69 小结 260

第 7 章 Spring Framework 6 新特性 261

71 AOT 编译 261

711 编译与解释 261

712 JIT 编译与AOT 编译 263

713 JVM 的编译机制 264

72 GraalVM 266

721 GraalVM 概述 266

722 安装GraalVM 266

723 使用GraalVM 269

73 可观察性 271

731 搭建可观察工程 271

732 使用内置过滤器 274

74 HTTP interface 276

75 小结 276

第 8 章 Spring Boot 3 新特性 278

81 版本与依赖要求 278

82 自动装配规则 278

83 配置属性兼容 280

84 原生镜像 281

841 快速体验 281

842 反射问题 284

843 提示文件 287

85 链路追踪 289

851 服务端工程整合Zipkin 289

852 搭建可观察客户端工程 291

853 观察效果 293

86 小结 294

《Spring Boot 3：高级与架构设计》全书速览

结束语

当 Spring 生态褪去“兼容”的外衣，以原生融合的姿态拥抱 AI，一场 Java 生态的 AI 革新，已然悄然开启。这不仅仅是一个框架的升级，更是一次开发范式的重塑，一次生态边界的拓展，它让 Java 开发者在 AI 浪潮中，无需迷茫，无需转型，凭借熟悉的技术栈，就能抓住 AI 时代的红利；它让企业在数字化转型的道路上，无需畏惧 AI 落地的难题，凭借成熟的 Java 技术团队，就能快速实现 AI 与业务的深度融合，解锁全新的增长空间。Spring 生态几十年的沉淀，成就了 Java 企业级开发的黄金时代；如今，它以 Spring AI 为支点，拥抱 AI 技术，构建 Java 原生 AI 开发新生态，正在开启 Java 生态的下一个黄金十年。这套新生态，承载的不仅是 Spring 生态的初心与坚守，更是千万 Java 开发者的期待与梦想，它打破了语言与框架的壁垒，让 AI 开发不再是少数人的专属，而是每一位 Java 开发者都能参与的浪潮。未来，随着 Spring AI 2.0 版本的正式落地，随着更多开发者、企业的参与和贡献，Java 原生 AI 开发生态将愈发成熟，Spring 生态也将持续引领 Java 生态从传统开发向 AI 原生跃迁。愿每一位 Java 开发者，都能借助这套新生态，立足自身优势，深耕 AI 领域，在技术迭代的浪潮中，持续成长、突破自我；愿每一家企业，都能依托这套新生态，激活技术创新的活力，让 AI 技术真正落地生根，赋能业务高质量发展。