从 page、page_size 到游标：深入解析C端产品的两种主流分页技术

从 page、page_size 到游标：深入解析C端产品的两种主流分页技术

在开发 C 端应用程序时，无论是社交媒体的信息流、电商的商品列表，还是新闻 App 的文章列表，只要涉及到大量数据的展示，"分页"就是一个不可或缺的功能。它不仅能显著提升页面加载速度，还能优化服务器和数据库的性能。

长久以来，page（页码）和 page_size（每页数量）的组合是我们最熟悉的分页方式。然而，随着"无限滚动"和实时数据流的兴起，还有一种叫做"游标分页"的设计。

本文将带你深入了解这两种分页方式的运作原理、优劣势，并结合 Java 实现代码 、性能对比 和 真实案例，为你介绍这两种技术选型。

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一、传统分页：简单直观的 page 和 page_size

这是最经典的分页实现，也被称为"偏移量分页"。核心思想是通过指定要跳过的记录数（offset）和要获取的记录数（limit）来查询数据。

工作原理

客户端请求通常包含两个参数：

• page：当前请求的页码（例如：3）
• page_size：每页显示的数量（例如：10）

服务器端在收到请求后，会将其转换为数据库查询中的 LIMIT 和 OFFSET。

SQL 查询示例：

-- 请求第一页
SELECT * FROM items ORDER BY created_at DESC LIMIT 10 OFFSET 0;

-- 请求第三页
SELECT * FROM items ORDER BY created_at DESC LIMIT 10 OFFSET 20;

Java 代码示例

@GetMapping("/items")
public PageResponseDTO<Item> list(@RequestParam int page, @RequestParam int pageSize) {
    Pageable pageable = PageRequest.of(page - 1, pageSize, Sort.by("createdAt").descending());
    Page<Item> result = itemRepository.findAll(pageable);

    return new PageResponseDTO<>(
            result.getContent(),
            page,
            pageSize,
            result.getTotalElements(),
            null, null,
            result.hasNext()
    );
}

优点

1. 实现简单：逻辑直观，前后端都容易理解。
2. 支持跳页：用户能直接跳转到指定页码，适合后台管理类系统。

缺点

1. 深度分页性能差 ：OFFSET 会丢弃前面大量数据，1000 页以后性能急剧下降。
2. 数据不一致：数据集频繁更新时，翻页容易出现重复或遗漏。

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二、游标设计

游标分页放弃了"页码"的概念，而是用一个"游标"（Cursor）来标记当前位置。常用策略是基于唯一且有序的字段 （如 (created_at, id)）来生成游标。

工作原理

1. 初始请求 ：客户端请求 /items?limit=10。
2. 服务端响应 ：返回数据 + next_cursor。
3. 后续请求 ：客户端带上游标 /items?limit=10&cursor=xxxx，服务端从游标位置继续取数据。

SQL 查询示例：

-- 初始请求
SELECT * FROM items ORDER BY created_at DESC, id DESC LIMIT 10;

-- 假设最后一条记录 created_at='2025-09-05 10:00:00', id=1234

-- 下一页请求
SELECT * FROM items
WHERE (created_at < '2025-09-05 10:00:00'
      OR (created_at = '2025-09-05 10:00:00' AND id < 1234))
ORDER BY created_at DESC, id DESC
LIMIT 10;

Java 实现（游标分页）

@GetMapping("/items/cursor")
public PageResponseDTO<Item> cursorPage(
        @RequestParam(required = false) String cursor,
        @RequestParam(defaultValue = "10") int limit) {

    List<Item> items;
    if (cursor == null) {
        items = itemRepository.findTopNByOrderByCreatedAtDescIdDesc(limit);
    } else {
        CursorPayload cp = cursorCodec.decode(cursor)
                .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("Invalid cursor"));
        items = itemRepository.seekNext(cp.getCreatedAt(), cp.getId(), limit);
    }

    String next = items.isEmpty() ? null :
            cursorCodec.encode(new CursorPayload(
                    items.get(items.size() - 1).getCreatedAt(),
                    items.get(items.size() - 1).getId()));

    return new PageResponseDTO<>(items, null, null, null, next, null, items.size() == limit);
}

注意这里的 cursorCodec，负责将 (createdAt, id) 编码为 Base64 字符串，对前端保持不透明。

优点

1. 性能稳定：查询性能与页数无关。
2. 数据一致性好：避免重复和遗漏。
3. 天然适配无限滚动：非常适合信息流。

缺点

1. 不能跳页：用户无法跳转到第 100 页。
2. 难以统计总数 ：一般只能单独提供 count 接口。
3. 实现复杂度高：需要额外的游标编码、复合索引。

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三、关键坑点与解决方案

1. 时间戳重复导致丢数据

   • 用 (created_at, id) 作为复合游标。

2. 反向翻页（聊天记录向上加载）

   • 提供 prevCursor，SQL 使用 > 条件，再反转结果。

3. 游标安全性

   • Base64 + 签名（HMAC）防篡改。

4. 是否还有更多数据

   • LIMIT = 请求条数 + 1，如果结果超出则说明有更多。

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四、性能对比（MySQL）

场景	Offset 分页	游标分页
第 1 页	很快	很快
第 100 页	需要丢弃前 999 条，SQL 变慢	与第一页几乎一致
数据插入	下一页数据错位	不影响
适合场景	后台表格、搜索结果	信息流、聊天、无限滚动

建议实际做 EXPLAIN，偏移量分页深页通常会出现 Using filesort 或 扫描行数激增，而游标分页能保持稳定。