В прошлой статье я сравнивал Paginator с Paging 3 на кошачьем уровне: «вот простой фид, смотрите — три строки вместо тридцати». Это полезно для первого знакомства, но не отвечает на главный вопрос: а как оно себя поведёт, когда продукт начнёт требовать то, ради чего люди обычно и пишут свой велосипед поверх Paging 3?

В этой статье я беру мессенджер — потому что мессенджер это честный полигон. Там есть:

• лента сообщений с подгрузкой вверх и вниз,

• автоматическая подгрузка на скролле (prefetch) без кнопок «Загрузить ещё»,

• новые сообщения из WebSocket в реальном времени,

• optimistic send с откатом при ошибке,

• редактирование и удаление,

• deeplink на конкретное сообщение и прыжки на закреплённые,

• date-разделители и плашка «Новые сообщения»,

• транзакционные правки (несколько изменений атомарно, с откатом на сервере),

• работа оффлайн с переживанием process death.

Девять боевых задач. Одна ViewModel. Никаких костылей.

Дисклеймер про курсорную пагинацию

Прежде чем начнём: если ваш бэкенд отдаёт сообщения не по номеру страницы, а по nextCursor / prevCursor (GraphQL connections, Slack API, Instagram, Reddit и прочие ленты с «подвижным краем»), — вам нужен не Paginator, а его курсорный брат CursorPaginator.

Это отдельный тип, потому что курсоры и Int-индексы живут по разным правилам: у курсора нет «страницы 42», нет random-access прыжков на произвольный номер, нет resize(capacity). Зато есть CursorBookmark(prev, self, next) и LinkedList-модель, где страница знает только своих соседей.

API при этом — зеркальное:

val paginator = mutableCursorPaginator<Message>(capacity = 50) {
    load { cursor ->
        val page = api.getMessages(cursor?.self as? String)
        CursorLoadResult(
            data = page.items,
            bookmark = CursorBookmark(
                prev = page.prevCursor,
                self = page.selfCursor,
                next = page.nextCursor,
            ),
        )
    }
}

Те же uiState, jump, goNextPage, interweave, transaction, L2-кэш — всё на месте. Паттерны из этой статьи переносятся один-в-один, меняется только ключ (Int → self: Any). Детали — в отдельной документации.

Дальше в статье — всё на обычном Paginator. Будем считать, что бэкенд отдаёт GET /chats/:id/messages?page=N.

Задача 0: сетап

class ChatViewModel(
    private val api: ChatApi,
    private val chatId: String,
) : ViewModel() {

    private val paginator = mutablePaginator<Message>(capacity = 50) {
        load { page ->
            val response = api.getMessages(chatId, page)
            this.finalPage = response.totalPages  // узнаём границу ленты сразу при загрузке
            LoadResult(response.items)
        }
    }

    val uiState = paginator.uiState
        .stateIn(viewModelScope, SharingStarted.Eagerly, PaginatorUiState.Idle)

    init {
        viewModelScope.launch { paginator.restart() }
    }

    override fun onCleared() {
        paginator.release()
        super.onCleared()
    }
}

Три строки — и у нас уже есть стейт-машина с Idle / Loading / Empty / Error / Content(items, prependState, appendState). В UI это превращается в пятистрочный when и LazyColumn. Первая задача закрыта до того, как мы успели её поставить.

Обратите внимание на this.finalPage = response.totalPages внутри load: ресивер лямбды — сам пагинатор, поэтому мы присваиваем finalPage прямо на месте, без наблюдения uiState и ручной синхронизации. Когда goNextPage попытается прыгнуть за границу, он бросит FinalPageExceededException, и UI покажет плашку «Начало переписки».

Задача 1: история и подгрузка вверх

Юзер открыл чат. Нужно показать последние 50 сообщений, а при скролле вверх — подгрузить более старые.

Вопрос к Paginator: а где тут верх и где низ? У мессенджера перевёрнутая ось: «страница 1» — это самые свежие сообщения, «страница 2» — старее. То есть goNextPage в нашем случае означает «грузи более старую историю».

fun onScrolledToTop() {
    viewModelScope.launch { paginator.goNextPage() }
}

fun onSwipeToRefresh() {
    viewModelScope.launch { paginator.restart() }
}

goNextPage знает, что такое «filled» страница (пришло capacity элементов) и «незаполненная» (пришло меньше). Если сервер вернул незаполненную страницу, на следующий вызов goNextPage он не перескочит вперёд, а повторно запросит ту же страницу через isFilledSuccessState — на случай, если бэк дослал. Поверх этого в UI уже есть ProgressPage с ранее закэшированными данными, так что пользователь увидит старый контент и индикатор загрузки одновременно. Это из коробки, писать руками нечего.

Задача 2: prefetch — подгрузка без кнопок «Ещё»

Ручной onScrolledToTop в 2026 году — анахронизм. Современный UX: пагинатор должен начать качать следующую страницу за несколько экранов до того, как пользователь доскроллит до края.

Для этого есть PaginatorPrefetchController — платформо-независимый контроллер, принимающий информацию о видимых элементах и сам вызывающий goNextPage / goPreviousPage:

private val prefetch = paginator.prefetchController(
    scope = viewModelScope,
    prefetchDistance = 10,           // начинаем грузить за 10 элементов до края
    enableBackwardPrefetch = true,   // и вверх тоже (история), и вниз (если бэк отдаёт)
)

fun onScroll(firstVisible: Int, lastVisible: Int, total: Int) {
    prefetch.onScroll(firstVisible, lastVisible, total)
}

В UI — минимальное:

val listState = rememberLazyListState()

LaunchedEffect(listState) {
    snapshotFlow {
        Triple(
            listState.firstVisibleItemIndex,
            listState.layoutInfo.visibleItemsInfo.lastOrNull()?.index ?: 0,
            listState.layoutInfo.totalItemsCount,
        )
    }.collect { (first, last, total) -> viewModel.onScroll(first, last, total) }
}

Важные детали, которые делает контроллер:

• Первый onScroll — калибровочный. Пагинатор запомнит стартовую позицию и ничего не начнёт грузить — чтобы не было ложной подгрузки при первом появлении экрана.

• Тихая подгрузка. По умолчанию silentlyLoading = true — это значит, что ProgressPage не эмитится. UI не мигает «Loading» при каждом подлёте к краю.

• Уважает finalPage. Если дошли до конца ленты — prefetch останавливается, лишних запросов в пустоту не будет.

• Уважает dirty pages. Если какая-то страница в контекст-окне помечена как устаревшая (например, после оффлайн-редактирования), следующий prefetch запустит фоновой refresh этих страниц параллельно.

• Легко выключается. Модальный диалог? prefetch.enabled = false, и контроллер молчит, пока вы его не включите обратно.

После jump или restart состояние списка меняется полностью — нужно сбросить калибровку:

fun openDeeplink(messageId: String) {
    viewModelScope.launch {
        val location = api.locate(chatId, messageId)
        paginator.jump(BookmarkInt(location.page))
        prefetch.reset()  // следующий onScroll станет калибровочным
    }
}

Одна строка сетапа на ViewModel, одна строка интеграции в LazyColumn — и бесконечный скролл работает «сам». Попробуйте воспроизвести это поведение на Paging 3 без загрузочных лоадеров в середине списка. Посмотрим, сколько займёт.

Задача 3: новое сообщение из WebSocket

Приходит пуш: {"type": "message.new", "message": {...}}. Нужно вставить на самый верх (в нашей оси — на страницу 1, индекс 0), не перезапрашивая ленту.

fun onWebSocketMessage(msg: Message) {
    paginator.addAllElements(
        elements = listOf(msg),
        targetPage = 1,
        index = 0,
    )
}

Что тут происходит внутри:

1. Сообщение вставляется в page=1 на позицию 0.

2. Page=1 уже содержит capacity=50 элементов — значит, после вставки их стало 51. Переполнение каскадирует вперёд: последний элемент page=1 уезжает в начало page=2, последний page=2 — в начало page=3, и так далее по цепочке закэшированных страниц. Инвариант «на странице не больше capacity элементов» держится автоматически.

Всё. Одна строка на событие WebSocket, library сама разбирается с capacity invariant. В Paging 3 такое делалось через RemoteMediator + ручная работа с Room + invalidate() + мерцание — и всё равно получалось криво.

Задача 4: optimistic send

Юзер нажал «Отправить». Сообщение должно мгновенно появиться в ленте с плашкой «отправляется», а когда придёт ответ сервера — заменить его на настоящее с серверным id. Если сервер вернул ошибку — показать плашку «не отправлено» с кнопкой ретрая.

Тут пригодится штука, про которую в первой статье я упоминал мельком: PageState — open-иерархия. Мы можем завести свои типы страниц и элементов.

Для элемента достаточно поля статуса:

data class Message(
    val id: String,          // локальный UUID до подтверждения, серверный после
    val text: String,
    val createdAt: Instant,
    val status: MessageStatus = MessageStatus.Sent,
)

enum class MessageStatus { Sending, Sent, Failed }

Сам поток отправки:

fun sendMessage(text: String) {
    val localId = Uuid.random().toString()
    val pending = Message(
        id = localId,
        text = text,
        createdAt = Clock.System.now(),
        status = MessageStatus.Sending,
    )

    // 1. Optimistic insert
    paginator.addAllElements(listOf(pending), targetPage = 1, index = 0, isDirty = true)

    viewModelScope.launch {
        runCatching { api.send(chatId, text) }
            .onSuccess { serverMsg ->
                // 2. Заменяем pending на серверное сообщение
                paginator.updateWhere(
                    predicate = { it.id == localId },
                    transform = { serverMsg.copy(status = MessageStatus.Sent) },
                )
            }
            .onFailure {
                // 3. Помечаем как failed
                paginator.updateWhere(
                    predicate = { it.id == localId },
                    transform = { it.copy(status = MessageStatus.Failed) },
                )
            }
    }
}

updateWhere — extension на MutablePaginator, обходит все страницы в кэше и заменяет элементы по предикату. Возвращает количество затронутых. Для нашего случая O(1) по страницам (pending только что вставили в page=1, поиск найдёт его сразу), но даже если бы искали по всему чату — это несколько страниц по 50 элементов, не проблема.

Можно пойти дальше и сделать кастомный PageState, который UI будет отличать от обычного Success:

class PendingSendPage<T>(
    page: Int,
    data: List<T>,
    val pendingIds: Set<String>,
) : PageState.SuccessPage<T>(page, data)

Но для 90% случаев достаточно статуса на элементе.

Задача 5: редактирование и удаление

Юзер открыл меню сообщения, нажал «Изменить». Отправили на сервер, получили обновлённое — патчим:

fun editMessage(messageId: String, newText: String) {
    viewModelScope.launch {
        val updated = api.edit(messageId, newText)
        paginator.updateWhere(
            predicate = { it.id == messageId },
            transform = { updated },
        )
    }
}

Удаление:

fun deleteMessage(messageId: String) {
    viewModelScope.launch {
        api.delete(messageId)
        paginator.removeAll { it.id == messageId }
    }
}

Тут есть красивая деталь, о которой стоит сказать. Когда мы удаляем элемент из середины страницы, на странице остаётся capacity - 1 элемент. Дальше при goNextPage библиотека посмотрит на эту ситуацию через isFilledSuccessState и — если страница стала незаполненной — дозаберёт недостающий элемент из следующей закэшированной страницы. Инвариант «на странице либо capacity элементов, либо мы на хвосте» держится автоматически.

В Paging 3 для того же сценария пришлось бы писать свой RemoteMediator, триггерить invalidate(), надеяться на корректное восстановление скролла. Здесь — две строки.

Задача 6: transaction — несколько правок атомарно

Бывает сценарий, когда мы меняем несколько вещей сразу и хотим, чтобы либо все они применились, либо ни одна. Классика — «Отметить чат как прочитанный»: в списке сообщений все непрочитанные должны стать прочитанными, счётчик в шапке должен обнулиться, плашка «N новых» должна исчезнуть, и всё это должно быть подтверждено сервером. Если сервер упадёт — откатываемся на предыдущее состояние полностью, без полумер.

У Paginator для этого есть transaction { } — атомарный блок с deep-copy savepoint под капотом. Если внутри бросится любое исключение (включая CancellationException), всё состояние откатится: кэш, контекст-окно, dirty flags, capacity, finalPage, bookmarks, lock-флаги. Всё.

fun markChatRead() {
    viewModelScope.launch {
        try {
            paginator.transaction {
                // 1. Optimistic: помечаем все загруженные сообщения как прочитанные
                (this as MutablePaginator).updateAll { msg ->
                    if (msg.isRead) msg else msg.copy(isRead = true)
                }

                // 2. Шлём на сервер. Если упадёт — transaction откатит updateAll
                api.markChatRead(chatId)
            }
            // 3. Успех — счётчик уже реагировал на updateAll через uiState
        } catch (e: IOException) {
            showError("Не удалось отметить как прочитанные")
            // Ручной откат не нужен — transaction уже всё вернул
        }
    }
}

Что было бы без transaction:

1. Пишем updateAll { ... } на L1 — UI обновился.

2. Ловим ошибку сервера.

3. Вручную возвращаем все элементы обратно. Но мы уже не знаем, какие из них были isRead = false, а какие isRead = true до вызова — их состояние затёрлось.

4. Дёргаем refresh всего видимого окна, ждём сеть, UI мигает, пользователь видит «моргнувшие» метки прочтения.

С transaction ничего этого нет: оптимистичное изменение применяется мгновенно, и если что-то ломается — состояние возвращается бит-в-бит к тому, каким оно было до блока.

Более злой сценарий — пересылка нескольких сообщений в другой чат с одновременным удалением из текущего:

fun forwardAndDelete(messageIds: List<String>, targetChatId: String) {
    viewModelScope.launch {
        try {
            paginator.transaction {
                val mp = this as MutablePaginator<Message>

                // 1. Оптимистично удаляем из текущего чата
                val removed = mp.removeAll { it.id in messageIds }
                check(removed == messageIds.size) { "не все сообщения найдены в кэше" }

                // 2. Навигация внутри транзакции разрешена (!)
                //    jump/goNext/refresh работают без дедлока — mutex
                // 3. Шлём на сервер
                api.forward(messageIds, targetChatId)

                // Если forward упал — removeAll откатится, сообщения вернутся в ленту
            }
        } catch (e: Exception) {
            showError("Не удалось переслать")
        }
    }
}

Ещё одна приятная деталь: transaction внутри вызывает flush() автоматически на успехе. То есть если у вас подключён L2 — все изменения, которые произошли внутри блока, атомарно запишутся в БД после успеха. Если блок упал — L2 вообще не трогался. «Eventual consistency» уровня Room из одной строки.

Задача 7: deeplink и прыжок на закреп

Пользователь тапнул на уведомление: «Ответ в чате X на сообщение msg_42». Приложение открылось, надо не просто открыть чат, а проскроллить к нужному сообщению — и чтобы вокруг него был контекст.

Бэкенд умеет отдавать «на какой странице лежит это сообщение»: GET /chats/:id/locate/:messageId → {page: 7}.

fun openDeeplink(messageId: String) {
    viewModelScope.launch {
        val location = api.locate(chatId, messageId)
        paginator.jump(BookmarkInt(location.page))
        prefetch.reset()  // список меняется целиком — калибруемся заново
    }
}

После jump происходит следующее: контекст-окно (startContextPage..endContextPage) перестраивается вокруг страницы 7. Снимок, который получит UI, будет содержать страницы 6, 7, 8 — то есть сообщение с контекстом «до» и «после». Если юзер после прыжка начинает скроллить вверх, goPreviousPage будет догружать 5, 4, 3 — и когда дойдёт до уже закэшированной (если ранее был скролл оттуда) — окна сомкнутся без дубликатов, потому что кэш ключится по page: Int и страница 3 — это всегда та же самая страница 3.

Для закреплённых сообщений механика та же, но с bookmarks. Бэк отдаёт список закреплённых вместе с их страницами:

viewModelScope.launch {
    val pinned = api.getPinned(chatId)  // List<{messageId, page}>
    paginator.bookmarks.clear()
    paginator.bookmarks.addAll(pinned.map { BookmarkInt(it.page) })
    paginator.recyclingBookmark = true
}

И в UI — две кнопки «следующий закреп» / «предыдущий закреп»:

fun nextPinned() = viewModelScope.launch { paginator.jumpForward() }
fun prevPinned() = viewModelScope.launch { paginator.jumpBack() }

jumpForward / jumpBack сами следят, чтобы не прыгать на закреп, который уже виден на экране. Юзер листает между закрепами, контекст вокруг каждого догружается сам, окна смыкаются.

Небольшая сноска: если ваш бэкенд отдаёт не {page: 7}, а курсор msg_abc123, — это тот самый случай для CursorPaginator. Там это jump(CursorBookmark(prev = null, self = "msg_abc123", next = null)), и сервер в ответе дорисует настоящие prev/next.

Задача 8: date-разделители и плашка «Новые сообщения»

Классический UX чата: сообщения, сгруппированные по дням, с разделителем «Сегодня», «Вчера», «17 апреля». Плюс жирная плашка «N новых сообщений» на границе непрочитанного.

Это не задача пагинатора. Пагинатор оперирует страницами и элементами; разделители — это UI-концепт, который должен вставляться между элементами финального потока. Но библиотека предлагает для этого чистый инструмент — Interweaver.

sealed interface ChatRow {
    data class Msg(val m: Message) : ChatRow
    data class DateSeparator(val day: LocalDate) : ChatRow
    data class UnreadBanner(val count: Int) : ChatRow
}

val chatRows: Flow<List<ChatRow>> = paginator.uiState
    .interweave { prev, curr, index ->
        buildList {
            // Плашка «Новые» — между прочитанными и непрочитанными
            if (prev != null && prev.isRead && !curr.isRead) {
                add(WovenEntry.Inserted(ChatRow.UnreadBanner(unreadCount)))
            }
            // Разделитель дня
            val prevDay = prev?.createdAt?.toLocalDate()
            val currDay = curr.createdAt.toLocalDate()
            if (prevDay != currDay) {
                add(WovenEntry.Inserted(ChatRow.DateSeparator(currDay)))
            }
            add(WovenEntry.Original(ChatRow.Msg(curr)))
        }
    }

Weaver — это чистая функция «предыдущий элемент, текущий элемент → что вставить». Пагинатор про разделители ничего не знает, UI получает готовый поток List<ChatRow>. Когда страница догружается — поток пересчитывается автоматически, разделители встают туда, куда надо.

Важное: эта же механика дословно работает для CursorPaginator — interweave реализован на уровне PaginatorUiState, которому всё равно, как адресуются страницы.

Задача 9: оффлайн-first

Это финал. Юзер открывает чат в метро — должно что-то показаться. Убил приложение, открыл через полчаса — должно открыться на том же месте, с тем же скроллом. В оффлайне отредактировал сообщение — изменение должно синхронизироваться, когда вернётся сеть. И всё это — без мерцания UI.

Это самая большая задача в статье, потому что она на стыке нескольких механизмов: L2-кэш, dirty-tracking, process death, warm-up, refresh. Разложим по слоям.

9.1. L2-кэш поверх Room

Библиотека сама ничего в БД не пишет — она предоставляет интерфейс PersistentPagingCache<T> с пятью методами: save, load, loadAll, remove, clear. Реализация — на вашей стороне. Шаблонный Room-бэкенд выглядит так:

@Entity(tableName = "messages_pages")
data class PageEntity(
    @PrimaryKey val page: Int,
    val chatId: String,
    val dataJson: String,
    val isEmpty: Boolean,
    val updatedAt: Long,
)

@Dao
interface PageDao {
    @Upsert suspend fun upsert(entity: PageEntity)
    @Query("SELECT * FROM messages_pages WHERE chatId = :chatId AND page = :page")
    suspend fun get(chatId: String, page: Int): PageEntity?
    @Query("SELECT * FROM messages_pages WHERE chatId = :chatId ORDER BY page")
    suspend fun getAll(chatId: String): List<PageEntity>
    @Query("DELETE FROM messages_pages WHERE chatId = :chatId AND page = :page")
    suspend fun delete(chatId: String, page: Int)
    @Query("DELETE FROM messages_pages WHERE chatId = :chatId")
    suspend fun clear(chatId: String)
}

class RoomMessagesCache(
    private val dao: PageDao,
    private val chatId: String,
) : PersistentPagingCache<Message> {

    private val serializer = ListSerializer(Message.serializer())

    override suspend fun save(state: PageState<Message>) {
        dao.upsert(
            PageEntity(
                page = state.page,
                chatId = chatId,
                dataJson = Json.encodeToString(serializer, state.data),
                isEmpty = state.isEmptyState(),
                updatedAt = Clock.System.now().toEpochMilliseconds(),
            )
        )
    }

    override suspend fun load(page: Int): PageState<Message>? {
        val entity = dao.get(chatId, page) ?: return null
        val data = Json.decodeFromString(serializer, entity.dataJson)
        return if (entity.isEmpty) EmptyPage(page, data)
        else SuccessPage(page, data.toMutableList())
    }

    override suspend fun loadAll(): List<PageState<Message>> =
        dao.getAll(chatId).mapNotNull { load(it.page) }

    override suspend fun remove(page: Int) = dao.delete(chatId, page)
    override suspend fun clear() = dao.clear(chatId)
}

Подключаем в DSL:

private val paginator = mutablePaginator<Message>(capacity = 50) {
    load { page ->
        val response = api.getMessages(chatId, page)
        this.finalPage = response.totalPages
        LoadResult(response.items)
    }
    cache = LruPagingCache(maxSize = 20)   // L1: держим в памяти 20 страниц
    persistentCache = RoomMessagesCache(dao, chatId)  // L2: всё
}

И всё. Дальше цепочка работает автоматически:

• Read-path: L1 → L2 → network. На cache-miss в памяти — пагинатор заглядывает в Room, и если страница там есть, она промотируется в L1 и возвращается мгновенно. Сеть не дёргается, лоадер не показывается.

• Write-path: после каждого успешного load страница автоматически пишется в L2. То есть всё, что юзер видел хотя бы раз, — сохранено.

9.2. Warm-up на холодном старте

По умолчанию L2 читается лениво — только когда пагинатору нужна конкретная страница. Но для чата это не то, что мы хотим. Мы хотим, чтобы при открытии приложения в оффлайне вся последняя сохранённая лента была сразу доступна, без «Loading...».

Для этого есть warmUpFromPersistent():

init {
    viewModelScope.launch {
        val inserted = paginator.warmUpFromPersistent()
        if (inserted == 0) {
            // Кэш пуст — это первый заход в чат. Тянем с сервера.
            paginator.restart()
        } else {
            // Есть закэшированное. Показываем немедленно, в фоне обновляем.
            paginator.refresh(pages = paginator.core.affectedPages.toList())
        }
    }
}

warmUpFromPersistent вернёт количество вставленных страниц и тихо (без эмита snapshot) разложит их по L1. Следующий jump/goNextPage попадёт сразу в L1, без сетевого запроса.

Нюанс: если у нас LruPagingCache(maxSize = 20), а в Room лежит 100 страниц — в L1 попадут только 20 (последние, потому что прогрев идёт через обычный setState). Остальные 80 останутся в L2 и подтянутся по мере скролла.

9.3. Process death: SavedStateHandle

Android может прибить процесс в любой момент. L2 это, конечно, переживёт — но позиция скролла, контекст-окно, bookmarks, lock-флаги живут в памяти пагинатора. Нужно сохранить его состояние целиком.

class ChatViewModel(
    private val api: ChatApi,
    private val chatId: String,
    private val savedState: SavedStateHandle,
) : ViewModel() {

    private val paginator = mutablePaginator<Message>(capacity = 50) {
        load { page ->
            val response = api.getMessages(chatId, page)
            this.finalPage = response.totalPages
            LoadResult(response.items)
        }
        persistentCache = RoomMessagesCache(dao, chatId)
    }

    init {
        viewModelScope.launch {
            // 1. Пробуем восстановить снимок из SavedStateHandle (process death)
            val snapshot: String? = savedState[SNAPSHOT_KEY]
            if (snapshot != null) {
                paginator.restoreStateFromJson(snapshot, Message.serializer())
            } else {
                // 2. Пробуем прогреть из Room (cold start)
                val inserted = paginator.warmUpFromPersistent()
                if (inserted == 0) paginator.restart()
            }
        }

        // Сохраняем снимок каждый раз, когда что-то меняется
        paginator.uiState
            .debounce(500)
            .onEach {
                savedState[SNAPSHOT_KEY] = paginator.saveStateToJson(
                    elementSerializer = Message.serializer(),
                    contextOnly = true,   // только видимые страницы
                )
            }
            .launchIn(viewModelScope)
    }

    companion object {
        private const val SNAPSHOT_KEY = "chat_paginator_snapshot"
    }
}

contextOnly = true — ключевая деталь. Без неё мы бы серилизовали весь кэш (потенциально сотни страниц), и Bundle мог бы превысить лимит TransactionTooLargeException (1MB). С contextOnly = true сохраняются только страницы текущего окна — обычно 3-5 штук, сотня килобайт JSON, влезает без проблем.

При восстановлении:

• ErrorPage и ProgressPage конвертируются в SuccessPage / EmptyPage и помечаются dirty — чтобы при первом же подходе к ним пагинатор их обновил.

• Контекст-окно, bookmarks, lock-флаги, finalPage — восстанавливаются как есть.

После restoreStateFromJson пагинатор выглядит так, как будто process death не было — тот же скролл, тот же контекст.

9.4. Dirty-tracking и отложенная синхронизация

А теперь самое интересное. Юзер в оффлайне:

1. Отредактировал сообщение — updateWhere с isDirty = true на соответствующей странице.

2. Удалил сообщение — removeAll с isDirty = true.

3. Отправил новое сообщение — addAllElements(... isDirty = true).

Все эти изменения лежат в L1. Их нужно:

• Сохранить в L2, чтобы при убийстве приложения они не потерялись.

• Отправить на сервер, когда вернётся сеть.

Для L2 — flush():

// После пачки изменений — явный flush
paginator.flush()

Либо автоматически — внутри transaction { } flush вызывается сам на успехе.

MutablePaginator сам трекает изменения: affectedPages: Set<Int> показывает, какие страницы были тронуты, hasPendingFlush: Boolean — есть ли вообще что-то незасейвленное. Это полезно для UI-индикатора «несохранённые изменения» или для тестов.

Для сервера — отдельный механизм на уровне репозитория (мы не можем автоматически знать, какой API вызвать для «отредактированного сообщения»), но у нас есть всё, чтобы его построить:

fun onNetworkAvailable() {
    viewModelScope.launch {
        // 1. Синхронизируем очередь исходящих изменений со своим REST-клиентом
        outboxSyncer.syncAll()  // ваш кастомный код

        // 2. Обновляем видимый контекст — вдруг с сервера прилетело что-то новое
        val visiblePages = paginator.core.run { startContextPage..endContextPage }.toList()
        paginator.refresh(visiblePages)

        // 3. На всякий случай — flush L1 в L2
        paginator.flush()
    }
}

9.5. Что в итоге работает

Соберём в одну картину:

• Юзер едет в метро → открывает чат. Тут же видит последние 20 страниц — prefetch подтягивает ещё из L2 по мере скролла.

• Написал что-то → сообщение вставлено в L1 с isDirty = true, лежит в памяти.

• Убил приложение → SavedStateHandle сохранил снимок текущего окна.

• Открыл через час → restoreStateFromJson поднял окно с тем же скроллом. Всё остальное — из L2.

• Появилась сеть → outboxSyncer.syncAll() отправил отложенные изменения, refresh обновил видимое окно, flush записал итог в L2.

Ни одного invalidate(). Ни одного Flow<PagingData>. Ни одного мерцания.

Что у нас получилось

Один ViewModel. Девять боевых задач. Давайте соберём:

Ни одного RemoteMediator. Ни одного PagingSource. Ни одного invalidate().

И самое приятное — это полноценный Kotlin Multiplatform код. Тот же ViewModel компилируется под iOS, и там uiState так же подцепится к SwiftUI через тонкий адаптер. Paging 3 на этом моменте просто выходит из чата, потому что его нет вне Android.

А если ваш бэкенд отдаёт курсоры вместо номеров страниц — всё ровно то же самое, только Paginator меняется на CursorPaginator, BookmarkInt(N) — на CursorBookmark(prev, self, next), targetPage = 1 — на targetSelf = headCursor. Остальные паттерны работают дословно.

В следующей статье — разберём, как это устроено изнутри: три слоя (PagingCore / Paginator / MutablePaginator), mutex вместо гонок, транзакции с savepoint для отката, и почему PageState — sealed, но все его наследники open. Это для тех, кто любит читать не только API, но и внутренности.

Если понравилось — звезда на GitHub сильно помогает, спасибо.