在我们最近的项目中，我们注意到关于“如何实现分页”这个问题依然是许多 Android 开发者（尤其是初学者）面临的主要挑战。虽然 GeeksforGeeks 上的原始文章为我们提供了使用 Volley 库实现基础分页的坚实起点——这在当时是一个非常经典的解决方案——但在 2026 年，我们作为一线开发者，必须用更现代、更工程化，甚至更具前瞻性的视角来审视这个问题。
在这篇文章中，我们将保留原有的经典 Volley 实现方案作为基础，因为理解底层原理至关重要。但更重要的是，我们将以此为跳板，深入探讨 2026 年 Android 开发的最佳实践。我们将结合 AI 辅助编程、Jetpack Paging3 库以及生产环境的性能优化策略，带你从“能跑”进化到“跑得又快又稳”。
什么是分页？—— 2026 视角的重新审视
传统意义上，分页是指按需加载数据，避免一次性从 API 获取大量内容，从而减少内存占用和网络延迟。但在 2026 年，随着 AI 原生应用和边缘计算的兴起，分页的定义已经扩展。它不仅是性能优化的手段，更是“AI 驱动体验”的基础。想象一下，当我们的 App 接入了一个智能代理，它需要浏览数千条用户数据来进行分析时，高效的数据流加载能力将直接决定 AI 响应的实时性。
基础回顾：使用 Volley 的传统实现（保留原方案）
为了保持连贯性，让我们快速回顾一下使用 Volley 的经典步骤。这对于我们理解网络请求的生命周期非常有帮助。
步骤 1：添加依赖
虽然我们要拥抱未来，但 Volley 依然是一个轻量级的选择。在 build.gradle 中，我们通常会结合 Glide 来处理图片加载。
dependencies {
// 2026年更新：建议使用最新的稳定版或 BOM 管理
implementation("com.android.volley:volley:1.2.1")
implementation("com.github.bumptech.glide:glide:4.16.0")
}
步骤 2：网络请求的核心逻辑
在之前的文章中，我们通过监听 RecyclerView 的滚动事件来判断何时加载下一页。这涉及复杂的数学计算来检测是否滚动到了底部。以下是我们在生产环境中常用的一个更健壮的滚动监听器封装思路（不仅仅是简单的 onScrolled）：
abstract class PaginationScrollListener(private val layoutManager: LinearLayoutManager) : RecyclerView.OnScrollListener() {
// 这里的阈值可以根据实际 UX 调整，比如提前 5 项开始加载
private val VISIBLE_THRESHOLD = 5
private var currentPage = 1
private var previousTotalItemCount = 0
private var loading = true
override fun onScrolled(view: RecyclerView, dx: Int, dy: Int) {
super.onScrolled(view, dx, dy)
val totalItemCount = layoutManager.itemCount
val lastVisibleItemPosition = layoutManager.findLastVisibleItemPosition()
// 如果正在加载且数据量增加了，说明加载结束了
if (loading && totalItemCount > previousTotalItemCount) {
loading = false
previousTotalItemCount = totalItemCount
}
// 如果没有在加载，且到了可视区域底部，则加载更多
if (!loading && lastVisibleItemPosition + VISIBLE_THRESHOLD > totalItemCount) {
loadMoreItems(currentPage + 1)
loading = true
}
}
abstract fun loadMoreItems(page: Int)
}
生产级进阶：拥抱 Jetpack Paging 3
虽然上述 Volley 方案能工作，但在 2026 年，我们强烈建议在项目条件允许的情况下迁移到 Jetpack Paging 3。为什么？因为它将上述复杂的滚动逻辑、数据缓存、以及 UI 状态管理全部自动化了。
作为开发者，我们应该将精力集中在业务逻辑上，而不是重新发明轮子。让我们来看看如何使用 Paging 3 库重构我们的逻辑。
1. 定义数据源
我们需要创建一个 PagingSource。这是 Paging 库的核心，它负责从数据源（网络或数据库）加载数据。
class UserPagingSource(private val apiService: UserApiService) : PagingSource() {
// 这里的 Retry 机制在 2026 年对于弱网环境（如地铁、电梯）至关重要
override suspend fun load(params: LoadParams): LoadResult {
return try {
val page = params.key ?: 1 // 默认第一页
// 假设我们在这里调用 Retrofit 或 Volley 的挂起函数
val response = apiService.getUsers(page, params.loadSize)
LoadResult.Page(
data = response.data,
prevKey = if (page == 1) null else page - 1,
nextKey = if (response.data.isEmpty()) null else page + 1
)
} catch (e: Exception) {
// 在这里我们可以集成崩溃上报工具，如 Sentry 或 Firebase Crashlytics
LoadResult.Error(e)
}
}
override fun getRefreshKey(state: PagingState): Int? {
return state.anchorPosition?.let { anchorPosition ->
state.closestPageToPosition(anchorPosition)?.prevKey?.plus(1)
?: state.closestPageToPosition(anchorPosition)?.nextKey?.minus(1)
}
}
}
2. 配置 ViewModel
在现代架构中，ViewModel 持有数据流。我们使用 Flow 来构建响应式数据流。
class UserViewModel : ViewModel() {
// 缓存策略：在 2026 年，我们不仅关注网络请求，更关注如何让用户在离线时也能看到缓存
val flow: Flow<PagingData> = Pager(
config = PagingConfig(
pageSize = 20,
prefetchDistance = 5,
enablePlaceholders = false // 现代应用通常禁用占位符以提供更好的 UX
)
) {
UserPagingSource(apiService)
}.flow.cachedIn(viewModelScope)
}
AI 辅助开发：当 Cursor 遇到分页逻辑
在 2026 年的今天，像 Cursor、GitHub Copilot 这类 Vibe Coding（氛围编程） 工具已经深度融入我们的工作流。当我们实现上述分页逻辑时，我们不再需要敲击每一个字符。
我们的实战经验：
我们最近在开发一个展示全球艺术家作品的应用时，利用 AI 辅助快速生成了分页逻辑。我们是这样做的：
- 自然语言转代码：我们在 Cursor 的 Chat 窗口中输入：“创建一个 PagingSource，使用 Retrofit 获取 Artist 对象，每页 50 个，并处理网络重试逻辑。”
- 上下文感知：AI 自动扫描了我们的
ArtistModal类和 API 接口定义，直接生成了完美适配的代码。 - LLM 驱动的调试：当代码中因为 JSON 解析出现 NullPointer 异常时，我们直接将 Error Log 扔给 AI，并附带一句：“这个 API 响应中 avatar 字段可能为空，请修改 UserModal 以适应这种情况”。AI 会在几秒内告诉我们需要将 INLINECODE9f19cb25 类型改为 INLINECODEc4b49d5f 并在 Adapter 中处理默认图。
这种方式让我们从繁琐的样板代码中解放出来，专注于处理边缘情况和性能调优。
性能优化与边缘情况处理（2026 实战指南）
在真实的生产环境中，仅仅是“能加载”是远远不够的。我们需要处理各种复杂场景，以下是我们总结的“避坑”指南。
1. 边界情况：数据源耗尽与网络抖动
如果你使用 Volley 的手动实现方式，最常见的问题就是“无限加载”。当 API 返回空数组时，必须有一个标志位停止触发加载请求。
// 在 Volley 的 Response.Listener 中
if (userArrayList.isEmpty()) {
// 关键：没有更多数据时，停止显示底部的 Loading Spinner
isLastPage = true;
// 甚至可以显示一个“到底了”的 Footer
} else {
userAdapter.addAll(userArrayList);
}
2. 图片加载的性能黑洞
在 RecyclerView 中分页加载大量图片，极易引发内存溢出（OOM）或列表卡顿。
- 我们的优化策略：不要直接加载原图！我们通常会要求后端提供缩略图 API，或者使用 Glide 的
override()方法强制压缩图片尺寸。
Glide.with(context)
.load(user.avatar)
.override(200, 200) // 强制限制尺寸，防止加载 4K 大图导致卡顿
.placeholder(R.drawable.placeholder)
.into(holder.ivAvatar)
3. 状态管理：Loading, Error, Empty
在 2026 年，用户对 UI 的细腻程度要求极高。单纯的 ProgressBar 是不够的。我们需要处理三种状态：
- 首次加载：显示骨架屏或全屏 Loading。
- 加载更多：在列表底部显示一个小型的圆形进度条（不要遮挡列表，也不要弹窗，体验极差）。
- 加载失败：在列表底部显示“点击重试”按钮，这比自动重试更友好（节省流量）。
技术选型决策：什么时候不使用 Paging？
虽然 Paging 3 很强大，但在我们最近的一个边缘计算相关项目中，我们做出了不同的选择。那个项目需要在 Android 设备本地进行复杂的数据过滤和聚合。
如果是这种情况，使用传统的 RecyclerView + 手动分页逻辑，或者直接操作 INLINECODE60fc1b44/INLINECODE5455a922 数据库并通过 Flow 监听数据变化，可能比强行套用 Paging 库更灵活。特别是当数据并不是严格的“列表”形式，而是带有复杂嵌套结构的树状数据时，自定义的 Adapter 逻辑往往比 Paging 更容易维护。
结语：展望未来
从 Volley 的手动实现到 Jetpack Paging 的标准化，再到 AI 辅助的高效开发，Android 列表分页的技术栈在不断演进。作为开发者，我们不仅要学会“如何写代码”，更要学会“如何利用工具和框架写出高质量、可维护的代码”。
在 2026 年，随着 AI Agent（智能代理） 开始直接调用我们的 API，我们需要确保数据层的极致稳定和高效。希望这篇文章能帮助你在构建下一个 Android 应用时，既能理解底层的 Volley 原理，又能驾驭现代的 Paging 架构，创造出丝滑的用户体验。