项目场景：

        公司项目需要对在线用户进行管理，在线用户的ID信息存储于缓存redis，列表信息显示的时候，需要通过ID查询本地数据库获取用户信息，分页和关键字模糊查询。

思路：

        step1：获取redis中所有在线用户ID数据；
        step2：根据ID获取本地数据库的用户信息，得到List<UserDto> list结果集合；
        step3：然后通过List流的anyMatch和关键字的String的contains方法达到关键字模糊查询的效果；

        step4：手动PageHelper分页显示（因为list流筛选操作了结果集List，所以PageHelper.startPage(pageIndex,pageSize)会失效，所以需要手动分页，具体原因可以看LZ另一篇PageHelper失效的帖子介绍：点击这里）

开始实操：

提示：帖子标题很明确了，这里LZ只写思路step3、step4

业务类实操显示如下：LZ这里模糊查询了三个字段，账户、用户名和角色，模糊查询的字段越多这里代码越臃肿，这里可以优化封装list.stream().anyMatch()和list.stream().filter().collect()

 @Override
    public ResponseResult getUserList(Integer pageIndex, Integer pageSize, String search) {
        //step1：
           /**
            * 省略
            */
        //step2:根据ID获取本地数据库的用户信息
        List<UserDto> list = new ArrayList<>();
        /**
          * 省略获取用户信息
          */
        //step3:关键字筛选模糊查询
        search = Optional.ofNullable(search).orElse("");//校验非空并转换空字符串
        if (list.size() > 0) {
            String finalSearch = search;
            boolean nameFlag = list.stream().anyMatch(userDto -> userDto.getUsername().contains(finalSearch));
            if (!nameFlag) {//模糊匹配字段
                boolean serialnoFlag = list.stream().anyMatch(userDto -> userDto.getAccount().contains(finalSearch));
                if (!serialnoFlag) {
                    boolean roleFlag = list.stream().anyMatch(userDto -> userDto.getRole().contains(finalSearch));
                    if (!roleFlag) {
                        list.clear();
                    } else {
                        list = list.stream()
                                .filter(userDto -> userDto.getRole().contains(finalSearch))
                                .collect(Collectors.toList());//过滤筛选信息
                    }
                } else {
                    list = list.stream()
                            .filter(userDto -> userDto.getAccount().contains(finalSearch))
                            .collect(Collectors.toList());
                }
            } else {
                list = list.stream()
                        .filter(userDto -> userDto.getUsername().contains(finalSearch))
                        .collect(Collectors.toList());
            }
            //step4:手动分页
            int total = list.size(); //计算总记录数
            List<UserDto> collect = list.stream()
                    .skip((pageIndex - 1) * pageSize)
                    .limit(pageSize)
                    .collect(Collectors.toList());//pageHelper无效，流操作：skip跳记录和limit限制显示记录数
            int pageSum = total % pageSize == 0 ? total / pageSize : total / pageSize + 1;//计算总页数
            PageHelper.startPage(pageIndex, pageSize);
            PageInfo<UserDto> scorePageInfo = new PageInfo<>(collect);
            scorePageInfo.setTotal(total);//总记录数
            scorePageInfo.setPages(pageSum);//总页数
            return ResponseResult.success(scorePageInfo);
        }else {
            return ResponseResult.success(new PageInfo<>(list));
        }
    }

优化代码如下：代码层次分明，业务思路清晰（有兴趣的话可以看LZ对七大设计原则的Java实战理解和图解）

@Override
    public ResponseResult getUserList(Integer pageIndex, Integer pageSize, String search) {
        //step1：
        /**
         * 省略
         */
        //step2:根据ID获取本地数据库的用户信息
        List<UserDto> list = new ArrayList<>();
        /**
         * 省略获取用户信息
         */
        //step3:关键字筛选模糊查询
        search = Optional.ofNullable(search).orElse("");//校验非空并转换空字符串
        if (list.size() > 0) {
            String finalSearch = search;
            if (!anyMatchUser(list,finalSearch,3)) {//模糊匹配字段
                if (!anyMatchUser(list,finalSearch,2)) {
                    if (!anyMatchUser(list,finalSearch,1)) {
                        list.clear();
                    } else {
                        list = filterUser(list,finalSearch,1);//过滤筛选信息
                    }
                } else {
                    list =  filterUser(list,finalSearch,2);
                }
            } else {
                list =  filterUser(list,finalSearch,3);
            }
            //step4:手动分页
            int total = list.size(); //计算总记录数
            List<UserDto> collect = list.stream()
                    .skip((pageIndex - 1) * pageSize)
                    .limit(pageSize)
                    .collect(Collectors.toList());//pageHelper无效，流操作：skip跳记录和limit限制显示记录数
            int pageSum = total % pageSize == 0 ? total / pageSize : total / pageSize + 1;//计算总页数
            PageHelper.startPage(pageIndex, pageSize);
            PageInfo<UserDto> scorePageInfo = new PageInfo<>(collect);
            scorePageInfo.setTotal(total);//总记录数
            scorePageInfo.setPages(pageSum);//总页数
            return ResponseResult.success(scorePageInfo);
        }else {
            return ResponseResult.success(new PageInfo<>(list));
        }
    }

   /**
     * list过滤用户
     * @param list
     * @param finalSearch
     * @return
     */
    private List<UserDto> filterUser(List<UserDto> list,String finalSearch,int filterType){
        if(filterType==1){
            list = list.stream()
                    .filter(userDto -> userDto.getRole().contains(finalSearch))
                    .collect(Collectors.toList());
        }else if(filterType==2){
            list = list.stream()
                    .filter(userDto -> userDto.getAccount().contains(finalSearch))
                    .collect(Collectors.toList());
        }else{
            list = list.stream()
                    .filter(userDto -> userDto.getUsername().contains(finalSearch))
                    .collect(Collectors.toList());
        }
        return list;
    }
   /**
     * list过滤匹配用户字段
     * @param list
     * @param finalSearch
     * @return
     */
    private boolean anyMatchUser(List<UserDto> list,String finalSearch,int filterType){
        boolean flag = false;
        if(filterType==1){
            flag = list.stream().anyMatch(userDto -> userDto.getRole().contains(finalSearch));
        }else if(filterType==2){
            flag = list.stream().anyMatch(userDto -> userDto.getAccount().contains(finalSearch));
        }else{
            flag = list.stream().anyMatch(userDto -> userDto.getUsername().contains(finalSearch));
        }
        return flag;
    }

结束语：挣钱是游戏，活着才是胜利，快乐才是真谛，健康才是目的。