一、结论先明确：非常有必要学 SpringBoot，AI 是'助手'而非'替代者'
AI（比如 Copilot、通义灵码、ChatGPT）确实能大幅提升开发效率，但它无法替代你对 SpringBoot 核心原理和工程化思想的掌握，原因主要有以下几点：
1. AI 是'工具'，但你需要判断 AI 输出的'对错'和'优劣'
- AI 能帮你生成 SpringBoot 的基础代码（比如写一个接口、配置数据源），但它无法保证代码的正确性、安全性、性能，也不懂你项目的业务场景和架构设计。比如：AI 可能生成有漏洞的接口（未做参数校验）、不合理的配置（连接池参数设置错误），如果不懂 SpringBoot 的核心原理，你甚至无法发现这些问题，更无法修正。
- 举例：让 AI 写一个 SpringBoot 整合 Redis 的代码，它可能只生成基础的配置，但不会告诉你'RedisTemplate 序列化方式选择''缓存穿透 / 击穿 / 雪崩的处理'，而这些正是生产环境必须考虑的，需要你基于对 SpringBoot 的理解去补充和优化。
2. SpringBoot 是 Java 后端的'基础设施'，是理解企业级开发的核心
- SpringBoot 是目前 Java 后端最主流的框架，它封装了 Spring、Spring MVC、自动配置、starter 机制等核心思想，掌握它本质是掌握：
- 企业级项目的工程化规范（依赖管理、配置管理、打包部署）；
- 后端开发的核心流程（请求处理、数据持久化、事务管理、接口设计）；
- 微服务、云原生的基础（SpringBoot 是 Spring Cloud 的基础，也是容器化部署的核心载体）。
- 这些是 AI 无法直接'教'会你的——AI 能给你代码，但无法让你理解'为什么这么设计''不同场景该选哪种方案'，而这些正是程序员核心竞争力的体现。
3. AI 能解决'重复劳动'，但解决不了'复杂问题'
- AI 擅长处理标准化、低复杂度的任务（比如写一个简单的 CRUD 接口、配置 Swagger），但面对复杂场景：
- SpringBoot 项目的性能调优（JVM 参数、Tomcat 线程池、数据库连接池）；
- 自定义 Starter、自动配置扩展；
- 分布式事务、微服务间的调用容错；
- 线上问题排查（比如接口超时、Bean 加载异常、事务不生效）；这些都需要你对 SpringBoot 的核心原理（比如 IOC 容器、AOP、自动配置流程）有深入理解，AI 无法替代你分析和解决这些问题。
4. 学习 SpringBoot 是建立'编程思维'的过程
- 学习 SpringBoot 的过程，本质是学习'如何设计一个健壮的后端系统''如何处理业务逻辑与技术框架的结合'，这种思维能力是 AI 不具备的。
- 比如：你知道 SpringBoot 的'约定大于配置'思想，就能在设计项目时遵循统一的规范；你理解'依赖注入'的本质，就能设计出低耦合的代码结构——这些思维是 AI 无法直接赋予你的，只能通过学习和实践获得。
二、AI 时代，学习 SpringBoot 的'侧重点'可以调整
不是说要像以前一样'死记硬背 API'，而是把重心放在：
- 核心原理：比如自动配置的底层逻辑（@Conditional 注解、SpringFactoriesLoader）、IOC 容器的生命周期、AOP 的应用场景；
- 工程化能力：比如项目结构设计、依赖版本管理、配置分离、日志规范、单元测试；
- 问题解决能力：比如如何排查启动异常、接口报错、性能瓶颈；
- 场景化应用：比如整合中间件（Redis、MQ、Elasticsearch）、安全认证（Spring Security）、分布式开发。
而 AI 可以帮你：
- 快速生成重复的模板代码（比如 CRUD、基础配置）；
- 快速查询 API 用法（比如忘记 @GetMapping 的参数时，直接问 AI）；
- 辅助排查简单问题（比如'SpringBoot 启动报端口被占用怎么办'）。
