首先，我们需要定义一个服务类来封装查询逻辑。通过注入EntityManager，我们可以获取CriteriaBuilder实例，它是构建查询的核心工厂类。接着创建CriteriaQuery<T>对象，并指定返回类型为我们的文章实体。整个过程完全基于类和字段的引用，避免了字符串拼写错误，提升了代码的健壮性。

java
@Service
public class ArticleSearchService {

@PersistenceContext
private EntityManager entityManager;

public Page<Article> searchArticles(ArticleSearchCriteria criteria, Pageable pageable) {
    CriteriaBuilder cb = entityManager.getCriteriaBuilder();
    CriteriaQuery<Article> query = cb.createQuery(Article.class);
    Root<Article> root = query.from(Article.class);

    List<Predicate> predicates = new ArrayList<>();

    if (criteria.getTitle() != null && !criteria.getTitle().trim().isEmpty()) {
        predicates.add(cb.like(cb.lower(root.get("title")), "%" + criteria.getTitle().toLowerCase() + "%"));
    }

    if (criteria.getKeyword() != null && !criteria.getKeyword().trim().isEmpty()) {
        predicates.add(cb.like(cb.lower(root.get("keyword")), "%" + criteria.getKeyword().toLowerCase() + "%"));
    }

    if (criteria.getDescription() != null && !criteria.getDescription().trim().isEmpty()) {
        predicates.add(cb.like(cb.lower(root.get("description")), "%" + criteria.getDescription().toLowerCase() + "%"));
    }

    if (criteria.getContent() != null && !criteria.getContent().trim().isEmpty()) {
        predicates.add(cb.like(cb.lower(root.get("content")), "%" + criteria.getContent().toLowerCase() + "%"));
    }

    query.where(predicates.toArray(new Predicate[0]));
    TypedQuery<Article> typedQuery = entityManager.createQuery(query);

    // 分页处理
    typedQuery.setFirstResult((int) pageable.getOffset());
    typedQuery.setMaxResults(pageable.getPageSize());

    List<Article> results = typedQuery.getResultList();
    long total = countTotal(criteria); // 自定义总数统计方法

    return new PageImpl<>(results, pageable, total);
}

}

上述代码展示了如何将前端传入的搜索条件逐项转化为Predicate并加入到查询谓词列表中。只有当某个字段非空时，才会将其纳入查询条件，从而实现真正的“动态”拼接。这里特别注意对大小写的统一处理——通过lower()函数将数据库字段和参数都转为小写，确保模糊匹配时不区分大小写。

分页部分则借助Spring Data中的Pageable接口完成。我们将当前页的偏移量和每页大小设置到TypedQuery中，限制结果集范围。为了正确显示总记录数以支持分页导航，还需单独执行一次计数查询。该查询复用相同的过滤条件，但返回的是Long类型的总数。

值得一提的是，虽然Criteria API语法相对繁琐，但它带来的类型安全性是不可替代的。IDE可以实时提示字段名，重构时也能自动更新相关引用，极大降低了维护成本。此外，在面对更复杂的嵌套条件、关联查询或多表连接时，其表达能力远超注解式查询。

实际应用中，还可以进一步封装通用的查询构建器工具类，提取出共通的模糊匹配、区间判断、枚举过滤等逻辑，提升代码复用率。同时结合缓存机制，对于高频但低变动的查询结果进行适度缓存，可在不影响一致性的前提下显著提升响应速度。

总体来看，利用Criteria API实现JPA动态查询与分页，既保证了系统的灵活性，又兼顾了性能与可维护性。在内容检索、后台管理、数据分析等需要高度定制化查询的场景中，是一种成熟且可靠的解决方案。