skip与limit组合实现分页的核心是“先跳过前N个，再取M个”，必须先skip后limit，顺序错误会导致结果为空；第page页（每页size条）对应skip((page-1)*size).limit(size)。
用 skip 和 limit 截取中间片段，核心是“先跳过前 N 个，再取 M 个”，二者组合就是天然的分页/切片工具。
理解 skip 与 limit 的执行顺序
skip(n) 丢弃流中前 n 个元素，limit(m) 则最多保留后续的 m 个元素。它们是**短路操作**，且顺序敏感：必须先 skip 再 limit，否则会截断错误位置。
- ✅ 正确：stream.skip(5).limit(3) → 跳过前 5 个，取接下来的 3 个（即第 6、7、8 个）
- ❌ 错误：stream.limit(3).skip(5) → 先只留前 3 个，再跳过 5 个 → 结果为空流
模拟分页：获取第 page 页（每页 size 条）的数据
这是最常见场景。第 1 页从索引 0 开始，第 2 页从索引 size 开始，依此类推。起始偏移量 = (page - 1) * size。
- 第 3 页，每页 10 条 → skip(20).limit(10)
- 代码示例：
List<String> page3 = list.stream()
.skip((3L - 1) * 10)
.limit(10)
.collect(Collectors.toList());
安全截取：避免越界导致空结果或异常
skip 和 limit 本身不会抛异常，但若跳过数超过流长度，结果为空；若 limit 超出剩余元素数，也只返回实际存在的元素。无需额外判空，但要注意语义：
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- 想严格保证返回 10 条？需先检查源数据 size，或改用其他方式（如 List.subList）
- 仅用于展示（如前端分页），空结果可直接渲染“无数据”，无需干预
- 注意：Stream 不支持随机访问，无法像 List 那样直接 get(i)，所以 skip+limit 是标准解法
配合其他操作提升实用性
单独用 skip+limit 场景有限，常与其他操作链式组合：
- 排序后分页：
stream.sorted(comparator).skip(...).limit(...)（注意：排序必须在 skip 前，否则逻辑错乱） - 过滤后切片：
stream.filter(...).skip(...).limit(...)，适合查“状态=启用”的第 2 页数据 - 避免重复计算：若流来自耗时操作（如数据库查询），优先在数据源层分页（如 SQL 的 LIMIT/OFFSET），Stream 分页更适合内存集合或小数据量
