Как реализовать пагинацию при получении записей справочника

Что проверяют

Знаете ли вы штатные средства Spring Data и задаётесь ли вопросом, нужна ли пагинация вообще. Справочник часто маленький и почти не меняется. Следом обычно спрашивают, откуда брать общее количество и как обеспечить стабильный порядок.

Как отвечать

Сначала уточните размер. Валюты, страны, статусы это сотни строк: их выгоднее отдать целиком и закэшировать через @Cacheable с Caffeine. Пагинация нужна, когда в справочнике десятки тысяч записей (адреса, номенклатура) или есть поиск.

В Spring Data JPA:

• Pageable: контроллер принимает Pageable из параметров page, size, sort, репозиторий объявляет Page<Item> findAll(Pageable pageable). По умолчанию страницы нумеруются с нуля, размер 20, а предел задаёт spring.data.web.pageable.max-page-size (по умолчанию 2000). Его стоит уменьшить;
• Page против Slice: Page выполняет дополнительный count-запрос, Slice знает только, есть ли следующая порция. Для кнопки «показать ещё» Slice дешевле;
• keyset: начиная с Spring Data 3.1 есть прокрутка через Window<T> и ScrollPosition.keyset(): следующая порция выбирается по ключу последнего элемента без OFFSET;
• стабильный порядок: сортировка всегда по уникальному ключу или с id вторым полем. Иначе строки с одинаковым названием между запросами могут меняться местами.

Ответ API не стройте сериализацией PageImpl как есть: в свежих версиях Spring Data это сопровождается предупреждением, рекомендуют PagedModel или свой DTO с items, page, size, total. На чистом JDBC это LIMIT ? OFFSET ? в PreparedStatement с проверкой page и size.

Где спотыкаются

Пагинируют запрос с JOIN FETCH по коллекции. Hibernate предупреждает и применяет лимит в памяти, после загрузки всех строк. Решение: сначала страница идентификаторов, затем загрузка сущностей с коллекциями по этим id.

Не задают сортировку вовсе. База не обязана возвращать строки в одном и том же порядке, и записи повторяются на соседних страницах.

Не ограничивают size и считают count на каждый запрос к огромной таблице. Или режут в памяти весь справочник через subList.