【Spring Security】Spring Boot 与 Spring Security 核心版本的对应表

🍂 枫言枫语 :我是予枫,一名行走在 Java 后端与多模态 AI 交叉路口的研二学生。

"予一人以深耕,观万木之成枫。"

在这里,我记录从底层源码到算法前沿的每一次思考。希望能与你一起,在逻辑的丛林中寻找技术的微光。

了解 Spring Security 的版本对应关系非常重要,因为它是典型的"版本代差大"的框架。如果版本选错,你搜到的教程代码可能根本无法编译。

根据最新的发布情况(截至 2026 年初),以下是 Spring BootSpring Security 核心版本的对应表:

核心版本对应关系表

|----------------|--------------------|-----------------|------------------|----------------------|
| Spring Boot 版本 | Spring Security 版本 | Java 最小版本 | Jakarta EE 规范 | 状态/建议 |
| 4.0.x | 7.0.x | Java 17 (推荐 25) | Jakarta EE 11 | 最新代次,支持 Passkeys、OTT |
| 3.4 / 3.5 | 6.4 / 6.5 | Java 17 | Jakarta EE 10 | 主流稳定,目前企业新项目首选 |
| 3.0 - 3.3 | 6.0 - 6.3 | Java 17 | Jakarta EE 10 | 稳定版,彻底废弃了旧版继承配置 |
| 2.1 - 2.7 | 5.1 - 5.8 | Java 8 / 11 | Java EE 8 / J2EE | 维护/旧版,仍有大量老项目在使用 |
| 1.5.x | 4.2.x | Java 7 / 8 | J2EE | 已过期,极老项目可见 |


一、三个关键的"分水岭"

在学习时,你需要重点区分这三个阶段,因为它们的写法完全不同:

分水岭 A:5.x ➡ 6.x (从 Boot 2 到 Boot 3)
  • 最大的变化 :废弃了 WebSecurityConfigurerAdapter

  • 写法改变:从"继承类"改为"声明 Bean"。

  • 依赖改变 :从 javax.servlet 全面迁移到 jakarta.servlet(如果你的 import 报错,通常就是这个原因)。

分水岭 B:6.x ➡7.x (从 Boot 3 到 Boot 4)
  • 最大的变化:全面移除 6.x 中标记为过时的代码。

  • 新特性 :原生支持 Passkeys (生物识别登录)和 OTT(一次性令牌/魔术链接)。

  • 性能:深度优化了对 Java 虚拟线程(Virtual Threads)的支持。

分水岭 C:4.x ➡ 5.x
  • 变化:引入了响应式编程支持(WebFlux Security)和更强大的 OAuth2 支持。

二、如何选择学习版本?

  • 准备面试 :重点关注 6.x 到 7.x 的变化。面试官喜欢考察你对新特性的敏感度,比如"Spring Security 7 为什么要推 Passkeys?"

  • 个人项目 :如果不受历史包袱限制,可以尝试 Spring Boot 4.0 + Security 7.0,提前接触未来的标准。

  • 公司项目 :大概率还在 Security 5.8 (为了平滑过渡到 6.0)或者 6.x 稳定版。

关于作者 : 💡 予枫 ,某高校在读研究生,专注于 Java 后端开发与多模态情感计算。💬 欢迎点赞、收藏、评论,你的反馈是我持续输出的最大动力!
我的博客即将同步至腾讯云开发者社区,邀请大家一同入驻:

https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=9wrxwtlju1l

当前加入还有惊喜相送!

相关推荐
百***24372 小时前
GLM-4.7底层技术拆解与落地避坑:开源大模型编码实战指南
人工智能·gpt·开源
星浩AI2 小时前
从0到1:用LlamaIndex工作流构建Text-to-SQL应用完整指南
人工智能·后端·python
Elastic 中国社区官方博客2 小时前
Elasticsearch:Jina Reader
大数据·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索·jina
TAICHIFEI2 小时前
Hugging Face 的 Transformers库
人工智能·深度学习·学习·自然语言处理
s09071362 小时前
【计算机视觉】详解立体匹配算法:原理、公式与核心策略
人工智能·算法·计算机视觉·立体匹配
山科智能信息处理实验室2 小时前
SDS-Complete: 利用预训练文生图模型进行点云补全
人工智能·深度学习
清铎2 小时前
大模型训练_week2_day12&13&14_手撕transformer_《穷途末路》
人工智能·深度学习·transformer
模型启动机2 小时前
一个模型统一4D世界生成与重建,港科大One4D框架来了
人工智能·ai·大模型
AutumnorLiuu2 小时前
【红外小目标检测实战 五】轻量化模型结构及去除DFL以加速边缘推理
人工智能·深度学习·机器学习