一、概述
在很久很久以前，加载并展示大量数据就已成为各家应用中必不可少的业务场景，分页加载也就成了必不可少的方案。在现有的Android API中也已存在支持分页加载内容的方案， 比如：
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CursorAdapter：它简化了数据库中数据到ListView中Item的映射， 仅查询需要展示的数据，但是查询的过程是在UI线程中执行。 - SupportV7包中的
AsyncListUtil支持基于position的数据集分页加载到RecyclerView中，但不支持不基于position的数据集，而且它强制一个有限数据集中的null项必须展示Placeholder.
针对现有方案所存在的一些问题，Google推出了Android架构组件中的Paging Library， 不过目前还是alpha版本。Paging Library主要由3个部分组成：DataSource、PagedList、PagedListAdapter。
二、Paging Libray介绍
DataSource, PagedList, PagedAdapter三者之间的关系如下图所示：
2.1 Datasource
顾名思义，Datasource<Key, Value>是数据源相关的类，其中Key对应加载数据的条件信息，Value对应返回结果， 针对不同场景，Paging提供了三种Datasource:
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PageKeyedDataSource<Key, Value>：适用于目标数据根据页信息请求数据的场景，即Key字段是页相关的信息。比如请求的数据的参数中包含类似next/previous的信息。 -
ItemKeyedDataSource<Key, Value>：适用于目标数据的加载依赖特定item的信息， 即Key字段包含的是Item中的信息，比如需要根据第N项的信息加载第N+1项的数据，传参中需要传入第N项的ID时，该场景多出现于论坛类应用评论信息的请求。 -
PositionalDataSource<T>：适用于目标数据总数固定，通过特定的位置加载数据，这里Key是Integer类型的位置信息，T即Value。 比如从数据库中的1200条开始加在20条数据。
以上三种Datasource都是抽象类， 使用时需实现请求数据的方法。三种Datasource都需要实现loadInitial()方法， 各自都封装了请求初始化数据的参数类型LoadInitialParams。 不同的是分页加载数据的方法，PageKeyedDataSource和ItemKeyedDataSource比较相似， 需要实现loadBefore()和loadAfter()方法，同样对请求参数做了封装，即LoadParams<Key>。PositionalDataSource需要实现loadRange()，参数的封装类为LoadRangeParams。
如果项目中使用Android架构组件中的Room， Room可以创建一个产出PositionalDataSource的DataSource.Factory：
@Query("select * from users WHERE age > :age order by name DESC, id ASC")
DataSource.Factory<Integer, User> usersOlderThan(int age);
总的来说，Datasource就像是一个抽水泵，而不是真正的水源，它负责从数据源加载数据，可以看成是Paging Library与数据源之间的接口。
2.2 PagedList
如果将Datasource比作抽水泵，那PagedList就像是一个蓄水池，但不仅仅如此。PagedList是List的子类，支持所有List的操作， 除此之外它主要有五个成员：
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mMainThreadExecutor: 一个主线程的Excutor, 用于将结果post到主线程。 -
mBackgroundThreadExecutor: 后台线程的Excutor. -
BoundaryCallback:加载Datasource中的数据加载到边界时的回调. -
Config: 配置PagedList从Datasource加载数据的方式， 其中包含以下属性：-
pageSize：设置每页加载的数量 -
prefetchDistance：预加载的数量 -
initialLoadSizeHint：初始化数据时加载的数量 -
enablePlaceholders：当item为null是否使用PlaceHolder展示
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PagedStorage<T>: 用于存储加载到的数据，它是真正的蓄水池所在，它包含一个ArrayList<List<T>>对象mPages，按页存储数据。
PagedList会从Datasource中加载数据，更准确的说是通过Datasource加载数据， 通过Config的配置，可以设置一次加载的数量以及预加载的数量。 除此之外，PagedList还可以向RecyclerView.Adapter发送更新的信号，驱动UI的刷新。
2.3 PagedListAdapter
PagedListAdapte是RecyclerView.Adapter的实现，用于展示PagedList的数据。它本身实现的更多是Adapter的功能，但是它有一个小伙伴PagedListAdapterHelper<T>， PagedListAdapterHelper会负责监听PagedList的更新， Item数量的统计等功能。这样当PagedList中新一页的数据加载完成时， PagedAdapte就会发出加载完成的信号，通知RecyclerView刷新，这样就省略了每次loading后手动调一次notifyDataChanged().
除此之外，当数据源变动产生新的PagedList,PagedAdapter会在后台线程中比较前后两个PagedList的差异，然后调用notifyItem...()方法更新RecyclerView.这一过程依赖它的另一个小伙伴ListAdapterConfig， ListAdapterConfig负责主线程和后台线程的调度以及DiffCallback的管理，DiffCallback的接口实现中定义比较的规则，比较的工作则是由PagedStorageDiffHelper来完成。
三、加载数据
使用Paging Library加载数据主要有两种方式，一种是单一数据源的加载（本地数据或网络数据）， 另一种是多个数据源的加载（本地数据+网络数据）。
3.1 加载单一数据源的数据
首先我们可以通过LivePagedListBuilder来创建LiveData<PagedList>为UI层提供数据。整个流程如下图所示：
如果数据源是DB，当数据发生变化，DB会推送(push)一个新的PagedList（这里会依赖LiveData的机制）. 如果是网络数据，即客户端无法知道数据源的变化，可以通过诸如滑动刷新的方式将调用Datasource的invalidate()方法来拉去(pull)新的数据。
3.2 加载多个数据源的数据
这种场景一般是先加载本地数据，加载完成后再加载网络数据，比较适合需要本地做缓存的业务。比如IM中的聊天消息，当打开聊天界面时先加载本地数据库中的聊天消息，加载完了再加载网络的离线消息。这中场景的流程如下图所示：
这种场景需要为PagedList设置BoundaryCallback来监听加载完本地数据的事件，触发加载网络数据，然后入库，此时LiveData<PagedList>会推送一个新的PagedList, 并触发界面刷新。
具体使用案例可以参考Google Sample的PagingWithNetworkSample项目。
四、小结
Paging Library作为Android架构组件库的一员，其特点主要还是在其架构思想上。Paging将分页的业务封装为一条完整的流水线，一个Pattern。其中各个组件之间存在联动的关系：
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当PagedList创建时会立即从
Datasource加载数据（触发loadInitial()）,DataSource加载到数据后会更新PagedList,PagedList更新会通知到PagedAdapter并刷新UI； -
UI上的展示会触发
PagedAdapter的getItem()随即触发PagedList的loadAround()方法从DataSource加载周围的数据...
整个过程Paging内部实现了线程的切换，数据的预加载，所有联动的关系都内聚到Paging中，这样使用时只需要关心加载数据的具体实现，并且在用户体验上，将会大大减少等待数据加载的时间和次数。
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