第一章：sync.Map遍历的底层原理与设计哲学
sync.Map 的遍历并非传统意义上的“快照式”全量迭代，而是基于其无锁分片（shard）结构与惰性清理机制实现的弱一致性遍历。它不提供 range 直接支持，必须通过 Range 方法传入回调函数完成遍历，这一设计从根本上规避了在高并发写入场景下维护全局迭代器状态所带来的锁开销与内存可见性难题。
遍历不保证原子性与顺序性
Range 方法在执行时会依次访问每个 shard 的只读映射（readOnly.m）和未提升的 dirty map。若某 shard 的 dirty 中存在新写入但尚未提升至 readOnly 的键值对，Range 仍可能遍历到它们——这依赖于 misses 计数触发的提升时机，因此遍历结果既不保证包含所有最新写入，也不保证键的顺序或重复性。遍历过程中其他 goroutine 的 Store 或 Delete 操作可并发进行，不会阻塞遍历。
底层数据结构协同机制
sync.Map 内部由以下核心组件协作支撑遍历：
readOnly：只读映射（map[interface{}]entry），供Range优先读取，无锁；dirty：可写映射（map[interface{}]*entry），含新增/修改项，遍历时按需合并；misses：统计readOnly未命中次数，达阈值后将dirty提升为新readOnly，旧dirty置空。
实际遍历代码示例
var m sync.Map
m.Store("a", 1)
m.Store("b", 2)
// Range 回调中接收 key/value，返回 false 可提前终止
m.Range(func(key, value interface{}) bool {
fmt.Printf("key: %v, value: %v\n", key, value)
return true // 继续遍历
})
// 输出顺序不确定，可能为 a→b 或 b→a；若遍历中并发 Store("c",3)，该键不一定被看到设计哲学本质
sync.Map 放弃强一致性换得高吞吐，其遍历不是“读取当前全部状态”，而是“在某一时刻尽可能多地捕获活跃键值”。这种权衡契合缓存、会话管理等场景——开发者需接受最终一致性语义，并避免将 Range 用于需要精确状态快照的逻辑（如原子性校验、事务性导出）。
第二章：内存屏障的理论基础与Go运行时语义
2.1 内存模型与happens-before关系在sync.Map中的映射
数据同步机制
sync.Map 通过分离读写路径规避全局锁，其内部 read（原子读）与 dirty（需互斥写）字段的协作严格遵循 Go 内存模型的 happens-before 规则。
关键 happens-before 边界
Load操作读取read.amended == false时，触发missLocked()→mu.Lock()→read = dirty：锁释放（unlock）happens-before 后续读锁获取（lock），保证read更新对所有 goroutine 可见。Store写入dirty前调用atomic.LoadUintptr(&m.dirty)：原子读建立顺序一致性边界，确保后续写操作不会重排序到该读之前。
// sync/map.go 片段：happens-before 的显式锚点
func (m *Map) Load(key interface{}) (value interface{}, ok bool) {
read, _ := m.read.load().(readOnly)
if e, ok := read.m[key]; ok && e != nil {
return e.load() // atomic.LoadPointer → happens-before 读取 value
}
// ...
}e.load() 底层调用 atomic.LoadPointer，其返回值的可见性由 Go 内存模型保障：该原子读与对应 e.store() 的原子写构成 happens-before 链，确保数据新鲜性。
| 组件 | 内存语义保障方式 | 对应 happens-before 边缘 |
|---|---|---|
read.m |
atomic.Value.Load() |
unlock → subsequent load |
entry.p |
atomic.LoadPointer() |
store → subsequent load |
missLocked |
mu.Lock()/mu.Unlock() |
unlock → next lock acquisition |
2.2 四层屏障（LoadAcquire/StoreRelease/LoadAcqRel/StoreSeqCst）的语义解构
数据同步机制
内存屏障的本质是约束编译器重排与CPU乱序执行的边界。四层屏障构成渐进式同步能力谱系：
LoadAcquire：保证其后所有读写不被重排到该加载之前StoreRelease：保证其前所有读写不被重排到该存储之后LoadAcqRel：兼具 Acquire + Release 语义（仅用于原子读-改-写操作）StoreSeqCst：最强语义，全局顺序一致，隐含 Acquire + Release + 全局序列化
语义强度对比
| 屏障类型 | 重排约束方向 | 全局顺序性 | 典型用途 |
|---|---|---|---|
LoadAcquire |
后续操作不可上移 | ❌ | 读取锁状态、信号量 |
StoreRelease |
前序操作不可下移 | ❌ | 释放锁、写入完成标志 |
LoadAcqRel |
前序不可下移+后续不可上移 | ❌ | fetch_add, compare_exchange |
StoreSeqCst |
双向约束 + 全局排序 | ✅ | 默认原子操作（如 x.store(1)） |
std::atomic<int> data{0}, ready{0};
// 生产者
data.store(42, std::memory_order_relaxed); // ①
ready.store(1, std::memory_order_release); // ② ← StoreRelease：①必在②前执行
// 消费者
while (ready.load(std::memory_order_acquire) == 0) {} // ③ ← LoadAcquire：③后读data必见①结果
int val = data.load(std::memory_order_relaxed); // ④逻辑分析：store_release（②）确保 data.store（①）不会被重排到其后；load_acquire（③）确保其后读操作（④）不会被重排到其前，从而建立 happens-before 关系。参数 std::memory_order_acquire/release 不影响单线程行为，仅约束跨线程可见性边界。
graph TD
A[Producer Thread] -->|① data=42| B[StoreRelease]
B -->|② ready=1| C[Memory System]
C -->|③ load ready==1| D[Consumer Thread]
D -->|④ read data| E[Guaranteed: data==42]2.3 Go编译器对atomic操作的屏障插入策略分析
Go 编译器在生成原子操作（如 atomic.LoadUint64、atomic.StoreUint64）的机器码时，会依据目标架构语义自动插入内存屏障（memory barrier），而非无条件使用 MFENCE 等全序指令。
数据同步机制
不同平台屏障策略差异显著：
| 架构 | Load 操作屏障 | Store 操作屏障 | 典型指令 |
|---|---|---|---|
| amd64 | 无（依赖LOCK前缀或LFENCE按需） |
MOV + LOCK XCHG隐含释放语义 |
XCHGQ |
| arm64 | LDAR（acquire-load） |
STLR（release-store） |
内置语义 |
编译器行为示例
func syncExample() {
var x uint64
atomic.StoreUint64(&x, 42) // 编译为 arm64: STLR W0, [X1]
_ = atomic.LoadUint64(&x) // 编译为 arm64: LDAR X0, [X1]
}该代码在 arm64 下直接生成带 acquire/release 语义的原子指令，无需额外屏障；而 amd64 则依赖 LOCK 前缀保证顺序性与可见性。
graph TD
A[Go源码 atomic.StoreUint64] --> B{编译器分析目标架构}
B -->|arm64| C[生成 STLR/LDAR]
B -->|amd64| D[生成 LOCK MOV/XCHG]
C & D --> E[运行时满足 acquire-release 语义]2.4 runtime/internal/atomic汇编实现与CPU指令级对应（x86-64/ARM64双平台对照）
Go 运行时的 runtime/internal/atomic 包通过平台特化汇编直接映射底层原子指令，规避了编译器抽象层开销。
数据同步机制
x86-64 使用 XCHGQ 实现 Xadd64，隐含 LOCK 前缀保证缓存一致性；ARM64 则依赖 LDADDAL（带 acquire-release 语义的加载-相加-存储）。
// x86-64: src/runtime/internal/atomic/asm_amd64.s
TEXT ·Xadd64(SB), NOSPLIT, $0
XCHGQ AX, 0(BP) // 原子交换：AX ↔ *BP，返回原值
RETAX 为输入增量值，BP 指向目标内存地址；XCHGQ 自动触发总线锁定（在缓存一致性协议下等效于 MESI 状态转换）。
// ARM64: src/runtime/internal/atomic/asm_arm64.s
TEXT ·Xadd64(SB), NOSPLIT, $0
LDADDAL $8, R0, R1, R0 // R0 += *R1; 写回 R0，R1 是地址
RETR0 存增量与结果，R1 为指针；LDADDAL 的 AL 后缀确保 acquire-load + release-store 语义。
指令语义对照表
| 操作 | x86-64 | ARM64 | 内存序约束 |
|---|---|---|---|
| 加法并获取旧值 | XCHGQ |
LDADDAL |
全序（sequential consistency） |
| 比较并交换 | CMPXCHGQ |
CASAL |
acquire-release |
graph TD
A[Go atomic.Xadd64] --> B{x86-64?}
B -->|是| C[XCHGQ + LOCK]
B -->|否| D[ARM64: LDADDAL]
C --> E[MESI 总线事务]
D --> F[ARMv8.3 LSE 原子扩展]2.5 barrier placement验证：基于go tool compile -S的屏障指令定位实践
数据同步机制与编译器屏障
Go 编译器在生成汇编时，会依据内存模型插入 MOVD + MEMBAR 或 SYNC 指令（ARM64）/ MFENCE（x86-64）以确保 barrier placement 正确性。
实践：定位屏障指令
运行以下命令提取关键汇编片段：
go tool compile -S -l=0 main.go | grep -A2 -B2 "MFENCE\|MEMBAR\|SYNC"逻辑分析：
-S输出汇编；-l=0禁用内联以暴露原始屏障位置；grep精准捕获屏障指令及其上下文（前后2行），便于关联源码中的runtime.GC()、sync/atomic调用点。
常见屏障指令映射表
| 架构 | Go 内存操作 | 生成屏障指令 |
|---|---|---|
| amd64 | atomic.StoreUint64 |
MFENCE |
| arm64 | atomic.LoadUint64 |
ISB sy |
验证流程图
graph TD
A[源码含 atomic.Store] --> B[go tool compile -S]
B --> C{是否出现 MFENCE?}
C -->|是| D[barrier placement 合规]
C -->|否| E[检查 -gcflags='-l=0' 是否生效]第三章：sync.Map遍历路径的并发安全机制剖析
3.1 ReadMap与DirtyMap切换时的屏障协同逻辑
数据同步机制
当 ReadMap 切换为新快照时，需确保 DirtyMap 中的最新写入对读操作可见，同时避免竞态导致的脏读或丢失更新。
内存屏障协同要点
StoreLoad屏障防止DirtyMap提交后ReadMap指针更新被重排序Acquire语义保障后续读取看到完整的DirtyMap合并结果Release语义确保ReadMap指针更新前所有DirtyMap写入已刷出
// 原子切换 ReadMap 指针，隐式包含 Release 语义
atomic.StorePointer(&r.read, unsafe.Pointer(newReadMap))
// 此处插入 StoreLoad 屏障（Go runtime 自动注入）该操作强制刷新写缓冲区，并阻塞后续读直到所有 DirtyMap 条目完成合并；newReadMap 已预构建，含 DirtyMap 的全量快照。
切换状态对照表
| 状态阶段 | ReadMap 可见性 | DirtyMap 状态 | 屏障类型 |
|---|---|---|---|
| 切换前 | 旧快照 | 可写、未合并 | — |
| 切换中（屏障） | 不可见过渡态 | 合并中（CAS锁保护） | StoreLoad |
| 切换后 | 新快照（含合并） | 清空并复用 | Acquire |
graph TD
A[DirtyMap 写入] --> B[合并至 pending snapshot]
B --> C[StoreLoad barrier]
C --> D[atomic.StorePointer 更新 ReadMap]
D --> E[后续读操作 Acquire 语义生效]3.2 Iteration中amended标志读取的LoadAcquire语义实证
数据同步机制
在迭代器遍历过程中，amended 标志用于指示底层数据是否被并发修改。其读取必须满足 LoadAcquire 语义，以确保后续内存访问不被重排序到该读操作之前。
关键代码验证
// 假设 amended 是 std::atomic<bool>，采用 memory_order_acquire
bool is_amended = amended.load(std::memory_order_acquire);
if (is_amended) {
refresh_snapshot(); // 依赖 acquire 保证看到之前 store_release 的完整快照
}std::memory_order_acquire 确保：① refresh_snapshot() 中对共享状态（如 data_ptr, size）的读取不会早于 amended.load()；② 编译器与 CPU 均禁止跨此屏障重排。
内存序对比表
| 操作 | 重排序约束 | 是否保障后续读可见性 |
|---|---|---|
| relaxed | 无 | ❌ |
| acquire | 后续读/写不提前 | ✅ |
| seq_cst | 全局顺序 | ✅（但开销大） |
执行序示意
graph TD
A[Writer: amended.store(true, release)] -->|synchronizes-with| B[Reader: amended.load(acquire)]
B --> C[refresh_snapshot: 读 data_ptr/size]3.3 遍历goroutine与写goroutine间的跨map可见性保障链
Go 中 map 本身非并发安全，遍历（range）与写入（m[key] = val）并发执行时，可能触发 panic 或读到未定义状态。其根本在于内存可见性缺失与结构变更无同步屏障。
数据同步机制
需借助显式同步原语建立“可见性保障链”：
sync.RWMutex：读多写少场景下，读锁允许多goroutine安全遍历，写锁阻塞所有读写；sync.Map：底层采用分段锁+原子指针替换，读操作免锁，但更新后需保证Load/Store的 happens-before 关系。
var m sync.Map
// 写goroutine
m.Store("key", 42)
// 遍历goroutine
m.Range(func(k, v interface{}) bool {
fmt.Println(k, v) // 安全：Range内部使用原子快照+只读遍历
return true
})
sync.Map.Range通过atomic.LoadPointer获取当前只读哈希桶快照，确保遍历期间不因扩容或删除而崩溃；但不保证看到最新写入——仅保障内存安全与结构一致性。
保障链关键节点
| 节点 | 作用 |
|---|---|
atomic.StorePointer |
发布新桶指针，建立写goroutine到遍历goroutine的happens-before |
unsafe.Pointer 转换 |
避免GC干扰，确保快照生命周期可控 |
runtime.nanotime() |
用于版本戳校验（sync.Map内部隐式使用） |
graph TD
A[写goroutine: Store] -->|atomic.StorePointer| B[新只读桶]
B -->|happens-before| C[遍历goroutine: Range]
C --> D[原子加载桶指针 → 安全遍历]第四章：汇编级验证脚本开发与动态观测体系构建
4.1 编写Go内联汇编探针：在mapiterinit/mapiternext插入屏障观测点
Go运行时迭代哈希表时，mapiterinit 初始化迭代器，mapiternext 推进指针。为观测GC屏障对迭代器状态的影响，需在关键路径注入内联汇编探针。
探针注入点选择
mapiterinit入口后：捕获初始hiter结构体地址与hmap.buckets指针mapiternext循环头部：观测每次next调用前的hiter.key/hiter.value是否被屏障重写
内联汇编屏障探针（x86-64）
// 探针：记录当前hiter地址与GC标记状态
TEXT ·probeMapIterInit(SB), NOSPLIT, $0
MOVQ hiter_base+0(FP), AX // hiter结构体首地址
MOVQ (AX), BX // hiter.tkey（类型指针）
MOVQ 8(AX), CX // hiter.key（值指针）
ORQ $0x1, CX // 触发内存屏障副作用（供perf采样识别）
RET逻辑分析：hiter_base+0(FP) 通过Go调用约定获取栈上 hiter 地址；ORQ $0x1, CX 不改变语义但生成唯一指令模式，便于 perf record -e instructions:u 过滤定位。
| 探针位置 | 观测目标 | 触发条件 |
|---|---|---|
| mapiterinit末尾 | hiter 初始化一致性 | 迭代器首次创建 |
| mapiternext循环头 | key/value 指针是否被屏障更新 | 每次迭代推进前 |
graph TD
A[mapiterinit] --> B[加载hiter结构]
B --> C[执行probeMapIterInit]
C --> D[记录初始指针快照]
D --> E[mapiternext]
E --> F[检查hiter.key是否被wb]
F --> C4.2 使用GDB+Python脚本实时捕获runtime.mapaccess和runtime.mapiternext的屏障执行流
Go 运行时对 map 的并发访问施加了严格内存屏障约束，runtime.mapaccess 和 runtime.mapiternext 内部嵌入了 MOVD + MEMBAR 或 runtime.gcWriteBarrier 调用，确保 key/value 读取与哈希桶状态同步。
数据同步机制
map 迭代器（hiter）在每次 mapiternext 调用前执行 membarrier 类似语义的 atomic.Loaduintptr(&bucket.shift)，防止编译器重排与缓存不一致。
GDB Python 脚本核心逻辑
import gdb
class MapBarrierBreakpoint(gdb.Breakpoint):
def __init__(self, sym):
super().__init__(sym, internal=True)
self.silent = True
def stop(self):
# 捕获当前 PC、SP 及 barrier 相关寄存器（如 R12 存桶指针）
pc = gdb.parse_and_eval("$pc")
bucket_ptr = gdb.parse_and_eval("*(void**)$sp")
gdb.write(f"[BARRIER] {self.location} @ 0x{int(pc):x}, bucket=0x{int(bucket_ptr):x}\n")
return False
MapBarrierBreakpoint("runtime.mapaccess1_fast64")
MapBarrierBreakpoint("runtime.mapiternext")逻辑分析：该脚本为两个关键函数设置内部断点，
stop()中读取$sp推导当前hiter地址，并打印屏障触发上下文。silent=True避免中断用户交互，适配高频 map 访问场景。
| 字段 | 含义 | 示例值 |
|---|---|---|
$pc |
当前指令地址 | 0x00000000004123a0 |
$sp |
栈顶（含 hiter 结构起始） | 0xc0000a8000 |
graph TD
A[mapaccess/mapiternext 入口] --> B{是否命中桶迁移?}
B -->|是| C[插入 MEMBAR ACQUIRE]
B -->|否| D[跳过屏障]
C --> E[原子读取 overflow 链]4.3 perf record + objdump反向标注：从perf.data还原四层屏障的CPU执行轨迹
当 perf record -e cycles,instructions,mem-loads,mem-stores 捕获到高延迟样本后，需精确定位内存屏障（lfence/mfence/sfence/compiler barrier）在指令流中的实际执行位置。
数据同步机制
四层屏障对应不同同步语义：
- 编译器屏障（
asm volatile("" ::: "memory"）阻止重排 lfence：序列化执行+防止乱序读mfence：全序化读写sfence：仅序列化写操作
反向标注流程
# 1. 采集带符号的perf数据（需debuginfo）
perf record -g -e cycles:u -- ./app
# 2. 导出汇编+注释（含perf采样热点行）
perf script -F comm,pid,tid,ip,sym --no-children | \
addr2line -e ./app -f -i -C -p | \
objdump -d -l -S ./app | \
grep -A5 -B5 "mfence\|lfence\|sfence"-S 启用源码混合反汇编，-l 关联行号；perf script 输出的 ip（instruction pointer）与 objdump 地址对齐，实现采样点到屏障指令的精确映射。
屏障命中统计表
| 屏障类型 | 采样命中数 | 平均延迟(cycles) | 关键上下文 |
|---|---|---|---|
mfence |
142 | 38.7 | 锁释放临界区末尾 |
lfence |
89 | 22.1 | RDTSC时序校准路径 |
graph TD
A[perf.data] --> B[perf script -F ip,sym]
B --> C[objdump -d -S ./app]
C --> D[地址对齐匹配]
D --> E[标注mfence/lfence位置]
E --> F[四层屏障执行轨迹重建]4.4 自动化验证框架：基于go test -gcflags=”-S”与正则提取屏障指令的CI集成方案
核心原理
Go 编译器在 -gcflags="-S" 模式下输出汇编，其中 XCHG, MFENCE, LOCK XADD 等即为内存屏障候选。自动化框架需从中精准识别并发安全关键指令。
提取流程
- 执行
go test -gcflags="-S" ./pkg | grep -E "(XCHG|MFENCE|LOCK)" - 用正则
(?i)mfence|xchg.*ax|lock\s+xadd匹配屏障模式 - 输出结构化结果供 CI 断言
CI 集成示例
# 在 .github/workflows/test.yml 中嵌入
- name: Verify memory barriers
run: |
barriers=$(go test -gcflags="-S" ./concurrent 2>&1 | \
grep -E -o -i 'mfence|xchg.*ax|lock[[:space:]]+xadd' | wc -l)
if [ "$barriers" -lt 3 ]; then
echo "ERROR: At least 3 barrier instructions expected"; exit 1
fi该命令强制编译测试包并捕获汇编输出；-o 启用全匹配模式，避免误截断；wc -l 统计有效屏障数，驱动门禁策略。
验证维度对比
| 维度 | 手动审查 | AST 分析 | 汇编级提取 |
|---|---|---|---|
| 准确性 | 高 | 中 | 高 |
| 覆盖率 | 低 | 中 | 全函数 |
| CI 友好度 | 差 | 中 | 优 |
graph TD
A[go test -gcflags=“-S”] --> B[stderr 汇编流]
B --> C{正则过滤}
C --> D[MFENCE/XCHG/LOCK]
D --> E[计数 & 断言]
E --> F[CI 失败/通过]第五章：性能权衡、适用边界与未来演进方向
实际业务场景中的吞吐量-延迟拉锯战
在某大型电商平台的秒杀系统重构中，团队将原基于 Redis Lua 脚本的库存扣减逻辑迁移至分布式事务框架 Seata AT 模式。压测数据显示：TPS 从 12,800 降至 7,300（下降 43%），但超卖率从 0.017% 降至 0；P99 延迟从 42ms 升至 118ms。该案例印证了强一致性保障必然以牺牲部分实时性为代价——当库存服务每秒需处理 15 万次并发请求时，最终选择混合方案：热点商品走本地缓存+版本号校验，长尾商品走 Seata 全局事务。
边界失效的典型信号
以下指标组合出现任意两项即提示架构已逼近适用边界：
- 线程池拒绝队列持续 > 200 条/分钟（如
java.util.concurrent.RejectedExecutionException频发） - GC 吞吐量低于 95%（JVM
-XX:+PrintGCDetails日志中GC time / total time < 0.95） - 分布式追踪中跨服务调用链平均跨度 > 8 跳（Jaeger UI 显示
span_count > 8的 trace 占比超 15%）
新硬件驱动的范式迁移
2024 年 AWS Graviton3 实例在 Kafka broker 场景下展现出颠覆性表现：同等配置下，ZGC 停顿时间稳定在 8–12ms（x86 实例为 22–45ms），且内存带宽提升 35%。某金融风控系统据此重构消息处理流水线：
# 旧架构（x86 + G1GC）
kafka-server-start.sh -J-XX:+UseG1GC -J-Xmx16g
# 新架构（ARM64 + ZGC）
kafka-server-start.sh -J-XX:+UseZGC -J-Xmx24g -J-XX:ZCollectionInterval=5s实测端到端事件处理延迟降低 61%，但需重编译所有 JNI 依赖（如 RocksDB 的 librocksdbjni.so）。
多模态协同的工程实践
| 某智能物流调度平台同时接入三类数据源： | 数据类型 | 更新频率 | 一致性要求 | 推荐技术栈 |
|---|---|---|---|---|
| 仓库库存 | 秒级 | 强一致 | TiDB + CDC 同步 | |
| 司机 GPS | 5秒 | 最终一致 | Apache Flink + Kafka | |
| 天气预报 | 小时级 | 弱一致 | S3 Parquet + Trino |
通过 Flink SQL 实现多源 Join 时，采用 LATERAL TABLE(udtf(...)) 将天气数据广播为维表，规避了跨存储实时 Join 的网络抖动风险。
协议层演进的落地成本
gRPC-Web 在浏览器直连微服务时面临 CORS 与流式响应兼容性问题。某 SaaS 前端团队实测发现：Chrome 120+ 支持 application/grpc-web+proto，但 Safari 17.4 仍需降级为 application/grpc-web-text（base64 编码导致体积膨胀 34%）。最终采用渐进式策略：
- 首屏加载阶段使用 REST JSON 获取元数据
- 交互操作阶段通过 Service Worker 拦截请求并动态注入 gRPC-Web Header
- 监控
navigator.userAgent中WebKit版本决定是否启用二进制传输
模型即服务的资源博弈
LLM 微调任务在 A100 80GB 上训练 7B 模型需 42 小时，但推理服务部署时发现：单卡并发承载量仅 8 QPS（batch_size=1）。通过 vLLM 的 PagedAttention 优化后，QPS 提升至 23，但显存碎片率上升至 37%。生产环境最终采用混合部署：高频查询走 vLLM（GPU），低频长文本生成切至 CPU+量化模型（llama.cpp），API 网关按 Content-Length 和 X-Request-Priority 头路由。
开源生态的兼容性陷阱
Spring Boot 3.x 默认启用 Jakarta EE 9+ 命名空间，但某银行核心系统仍依赖 WebLogic 12c（仅支持 Java EE 7）。迁移过程中发现 @Transactional 注解在 WebLogic 中被忽略——因 jakarta.transaction.Transactional 未被其 JTA 实现识别。解决方案是保留 javax.transaction.Transactional 并通过 spring-jakarta-ee-migration 工具反向适配，同时禁用 Spring Boot 的 Jakarta 自动配置。
