因為分頁機制的存在，這個演算法實現起來是挺多需要注意的地方，下面我舉乙個簡化的例子詳細說明：
一些假設：
count: 每頁的顯示條數（預設為3）
page: 當前頁碼（預設為1）
since: 時間戳，若指定此引數，則返回時間戳大於等於since的結果（應該是上次獲取的最新資料的update_time）
max: 時間戳，若指定此引數，則返回時間戳少於等於max的結果（應該是傳送時的時間）
在sql的查詢時，使用條件 since<=update_time<= max
2. api 返回的資料報含
,現在開始討論：
伺服器的資料表的資料
idupdate_time id
update_time
傳送的請求為：http://test/api/timeline?count=3&page=1&since=0&max=1105
api返回的資料
,伺服器的資料表的資料
idupdate_time id
update_time
這裡是策略的重點（1）：api返回資料中的max必須為最後一條資料的update_time
伺服器的資料表的資料
idupdate_time
可看到，比起上次拉取資料的時候，伺服器的資料表多了id為4,5,6,7的資料。
這時傳送api請求，策略的重點（2）：當api的返回資料size=total時，since值比上次獲取大一點，因為這時資料已經獲取完整了，沒必要重複獲取資料上次已經獲取的資料（記得條件since<=update_time<= max 嗎？）所以since值設定為1101+1=1102，max為現在的時間點：1120，請求的url如下：
api返回的資料,id
update_time
a.update_time剛好是1119
b.update_time大於1119
伺服器的資料表的資料
idupdate_time
這時傳送api請求，這裡是策略的重點（4）：當api的返回資料size少於total，為了避免有資料丟失，since為上次收到api的返回資料的max值：1119，max為現在的時間點：1130。關於策略重點（4），請結合策略的重點（3）一起理解。
請求的url如下：
api返回的資料,
idupdate_time
ok，整個增量更新的策略已經分析完畢了。在這個策略中，page引數幾乎沒用，之所以要保留，是為了相容分頁不帶since,max的情況。對於這個增量更新的策略，請仔細理解策略的重點（1）（2）（3）（4）（5）的分析。
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