实现跨微服务分页查询的条件混合处理

实现跨微服务分页查询的条件混合处理，需采用条件前置筛选与联合分页策略。以下是关键实现步骤：

1. 条件分离与预处理
   解析请求参数中的两类条件：

Map<String, Object> localConditions = extractLocalConditions(pageReqVO);  // 主服务条件
Map<String, Object> projectConditions = extractProjectConditions(pageReqVO); // 项目服务条件

2. 跨服务条件查询
   调用项目服务获取满足条件的 ID 集合：

CommonResult projectResult = projectInfoApi.queryProjectIds(projectConditions);
Set<String> validXmids = new HashSet<>(projectResult.getData());

3. 联合条件分页查询
   将项目服务的 ID 集合注入主查询条件：

pageReqVO.setXmids(validXmids); // 添加ID过滤条件
PageResult<InfoDO> basePage = infoMapper.selectUnionPage(pageReqVO);

4. 分页结果二次增强
   对分页结果进行数据补全时，需保持原有分页结构：

List<JSONObject> mergedData = basePage.getList().stream()
    .map(infoDO -> {
        JSONObject obj = JSONUtil.parseObj(infoDO);
        obj.putAll(getProjectDetails(infoDO.getXmid()));
        return obj;
    }).collect(Collectors.toList());

5. 分页元数据修正
   当存在跨服务过滤时，需重新计算总数：

long actualTotal = infoMapper.countUnionConditions(pageReqVO);
return new PageResult<>(mergedData, actualTotal);

注意事项

• 数据库层面应建立 xmid 的索引优化联合查询性能

• 采用 Hystrix 熔断机制处理项目服务不可用情况

• 对分页参数做边界校验（max=1000 条 / 页）

• 使用 Redis 缓存高频查询的项目条件结果

该方法通过前置过滤实现条件混合，保证分页准确性，同时通过异步调用优化跨服务查询性能。适用于中等数据规模（万级以下）的关联查询场景。