列表分页接口有哪些方案，你知道吗？
你的支持对我意义重大！
🔥 Hi，我是小彭。本文已收录到 GitHub · Android-NoteBook 中。这里有 Android 进阶成长路线笔记 & 博客，有志同道合的朋友，欢迎跟着我一起成长。（联系方式在 GitHub）
前言
- 列表是 App 中很常见的一种内容排列形式，常见的列表样式有卡片流、瀑布流、信息流等，那么这些列表有什么区别呢？在这篇文章里，我将总结常见的列表样式以及接口分页设计相关问题。如果能帮上忙，请务必点赞加关注，这真的对我非常重要。
1. 常见列表样式
1.1 传统 PC 列表
我们先说一种我们很熟悉的 PC 列表样式，列表底部会带有 上一页/ 下一页 / 页码 的页码切换功能，比如淘宝、百度、京东等列表。这类样式最大的特点是浏览的节奏感，在用户浏览一页数据后会有停顿，因此列表底部常常会设置相关推荐、猜你喜欢等功能。
传统 PC 列表对屏幕尺寸有一定要求，因此在手机端很少见。那么手机端有哪些常见的列表样式呢？从数据是否有尽头，可以分为普通列表和瀑布流列表。
1.2 普通列表
普通列表是相对于瀑布流列表的，普通列表的内容是有限的，只要一直滑总能滑到尽头。从单个数据项的设计样式区分，可以分为纯文字、图文混排、卡片三种：
- 纯文字： 以文字信息为主导的布局形式，例如手机短信列表；
- 图文混排： 以文字 + 图文的信息布局形式，能够快速突出重点。除了标准的单列布局方式外，多种布局形式混合使用能够让布局内容更加多化；
- 卡片： 将卡片颜色与列表背景颜色可以区分，使得视觉上能够轻易感知到卡片矩形的存在。同时，借助了卡片后景深（也就是卡片阴影）将页面 XY 轴扩展到 XYZ 三轴，从而加强了视觉层级丰富性。目前，卡片式设计已经成为 App 中使用非常广告的设计样式。除了标准的单列布局外，双列卡片流也很常见。
1.3 瀑布流列表
相对于简单列表，瀑布流列表指内容像瀑布一样源源不断，一直滑不到尽头的列表。最常见的一种瀑布流是信息流（或 Feed 流），几乎每个产品都存在信息流。信息流在分发内容时，会根据用户的喜好对内容进行干预，更精准地向用户推荐内容。我们熟悉的产品中有哪些是信息流呢？
- 微信朋友圈：不算信息流，朋友圈是按照最近发布时间排序，且存在尽头；
- 知乎回答列表：不算信息流，回答列表是按照热度等指标综合排序，且存在尽头；
- 抖音首页 / 小红书首页：算信息流，根据用户推荐，且滑不到尽头。
即使列表的数据量很小，列表接口也应该在一开始就支持分页增量请求，避免将来再支持时的兼容问题。那么，列表分页有哪些设计方案呢？
2. 基于偏移分页
基于偏移是最常见的分页接口设计，其原理是通过数据库查询语句的 offset + limit 指定某一分页的数据。例如：
# 获取第 curPage 页数据，每页数据量为 pageSize
select * from ... where ... order by ... limit (curPage - 1) * pageSize, pageSize
因此，前端参数需要指定请求的页码 page 和可选的每页数据量 size：
第一页请求：
page : 1 // 当前页码，必选
size : 10 // 每页数据量，可选
响应：
list:[{1},{2},{3}...,{10}] // 列表数据
total:100 // 数据总量
-----------------------------------
第二页请求：
page : 2 // 当前页码，必选
size : 10 // 每页数据量，可选
响应：
list:[{11},{12},{13}...,{20}] // 列表数据
total:100 // 数据总量
基于偏移的分页方案优势在于简单易理解，而且能够支持点击 上一页/ 下一页 / 页码 按钮切换分页，实现传统 PC 列表的样式。但劣势也是很明显的，主要分为两个方面：
- 慢查询： SQL 查询语句在配合 offset、limit 查询时，如果 offset 偏移过大，会造成慢查询；
- 动态数据： 从前端展示一页数据到增量请求下一页数据之间会有一个时间差，如果这段时间内数据存在更新，则在请求下一页数据时可能会存在重复或缺失。我画了个示意图帮助你理解为什么数据更新会引起重复或缺失：
数据重复的情况虽然可以通过前端去重的方式避免，但也会导致新一页展现的数据量参差不齐。那么，对于动态数据的场景，应该如何设计分页接口呢？
3. 基于游标分页
基于游标的分页设计适用于动态数据场景，其原理是根据已获取的最后一条数据的 ID 作为参数来请求下一页数据。例如：
# 获取第 curCursor 后的一页数据，每页数据量为 pageSize
select * from ... where ... and id > $curCursor order by id limit ($curPage - 1) * $pageSize, $pageSize
因此，前端在请求分页接口时，不再指定下一个页码 page，而是根据已接收的最后一条数据的 ID 来请求下一页数据：
第一页请求：
cursor : 0 // 当前游标，必选
size : 10 // 每页数据量，可选
响应：
list:[{1},{2},{3}...,{10}] // 列表数据
total:100 // 数据总量
-----------------------------------
第二页请求：
cursor : 10 // 当前游标，必选
size : 10 // 每页数据量，可选
响应：
list:[{11},{12},{13}...,{20}] // 列表数据
total:100 // 数据总量
为什么游标的方案可以避免数据重复或缺失呢？这是因为无论数据发生新增还是减少时，基于游标的分页请求都获取该游标后续的一页数据，而基于偏移的分页请求是获取变更后数据排序后指定偏移位置的数据，这些数据在之前的请求中是否重复或缺失是无从得知的。
当然了，基于游标的分页方案也存在局限性：
- 不可以支持点击
上一页/ 下一页 / 页码按钮切换分页，App 基本不存在传统 PC 列表的操作，几乎没有影响； - 只适合简单排序场景，例如按照时间排序或主键 ID 排序（主键 ID 通常是按照插入时间递增的）
参考资料：
- 浅谈 APP 流式分页服务端设计
- 4 种 MySQL 分页查询优化的方法，你知道几个？ —— 程序员追风 著
- APP 后端分页设计 —— ScienJus 著
- 列表流、卡片流、瀑布流、Feed流，你能分清它们的设计特点吗？ —— Clippp 著
- mysql查询时offset过大影响性能的原因和优化详解 —— 傲雪星枫 著
你的点赞对我意义重大！希望大家可以一起讨论技术，找到志同道合的朋友，我们下次见！
