java多态通过datareader接口统一读取行为，mysql、json、csv等实现各自解析逻辑；配合工厂/策略模式动态选型，新增数据源只需扩展实现类与注册项；类型转换在reader内或专用转换器中完成，保障语义一致性。
Java 中多态处理不同数据源适配，核心是把“读取行为”抽象出来，让 MySQL、JSON、CSV 等具体实现各自负责解析逻辑，上层代码只和统一接口打交道——不关心谁来读，只关心怎么读、读到什么。
用接口定义共性能力
不同数据源虽然格式迥异，但业务语义常一致：比如“获取一批记录”。可定义一个标准接口：
- interface DataReader { List
read(); } - MySQL 数据源 → MySqlReader 实现 read()，内部用 JDBC 查询并封装成 Record
- HTTP JSON 接口 → JsonReader 实现 read()，用 Jackson 解析响应体，转为 Record 列表
- 本地 CSV 文件 → CsvReader 实现 read()，逐行解析字段，映射为 Record
清洗、校验、统计等通用服务只需声明 void process(DataReader reader)，传入任意实现类即可，完全解耦。
配合工厂或策略注册动态选型
硬编码 new CsvReader() 会阻碍扩展。更实用的方式是把实例创建交给外部控制：
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- 根据请求参数（如 sourceType=csv）调用 DataReaderFactory.get("csv") 获取对应实例
- Spring 环境下用 @Qualifier("jsonReader") DataReader reader 注入指定实现
- 或预注册策略 Map：Map
readers = Map.of("mysql", new MySqlReader(), "json", new JsonReader()) ，运行时查表获取
这样新增一种数据源，只需加一个实现类 + 注册项，业务主流程零修改。
类型转换在多态链中做防御性封装
多态解决的是“怎么读”，但各数据源返回的原始类型仍可能不一致（如金额字段：MySQL 是 BigDecimal，JSON 是 String，CSV 是 Double）。这时不能在业务层裸写 (BigDecimal) obj，而应在 Reader 实现内部或专用转换器里统一处理：
- 每个 Reader 的 read() 方法内部，对字段做 instanceof 分支判断 + 安全转换
- 封装 DataFieldConverter 接口，按 source + field 名注册规则（如 “json.amount” → 走字符串 trim + parseBigDecimal）
- DTO 层统一调用 convertAndValidate(fieldValue, BigDecimal.class)，失败抛带上下文的异常，便于定位源头问题
多态提供行为扩展能力，类型适配保障数据语义一致性，二者配合才能真正支撑异构数据源的稳定集成。
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