设计原因
由于服务越来越小型化或者分工越来越精细，这样的场景越来越多见：
需要从多个不同的服务（SOA服务、Restful服务）获取数据，截取其中一部分返回进行进一步处理，生成自身领域模型需要的业务数据
乍看其实很简单，就是获取数据——MAP映射数据——对映射数据执行领域业务逻辑
但实际情况可能复杂的多
获取数据
- 获取数据的时候，数据源不一致，对每种数据源要进行封装
- 数据源获取的时候，每一项业务可能获取的数据源不一致
- 获取的数据源可能互相依赖，比如B数据源的Request需要A数据源的Response
- 获取数据源无互相依赖，为了性能，可能需要并发获取，或者对每种数据源进行设置超时（可能某些数据源自带超时或熔断功能，有些没有，又需要自己实现）
单看以上每种问题都比较好解决，但是这些问题混合在一起的时候就很头大了
MAP映射数据
- 对同一种数据源，MAP的粗细程度可能不一样，有些需要精细Map，有些只需要简易的Map
- Map代码可能散落在代码库各处，不方便之后维护的人阅读，后来的人改起来吃力，可能就自己重写了，导致有多种重复Map
所以萌发了写一套代码能通吃处理以上问题
目的是能：
- 最大限度重用数据源调用
- 最大限度重用数据映射逻辑
- 灵活的数据获取和映射
- 新创建数据源、数据映射可以方便集成进现有架构
- 业务变化，某些映射逻辑过时后，可以只需在一处修改（映射代码只会出现一次）
原理模型
RequestEntity封装请求类，容纳所有DataSource请求所需要的字段（可以是巨型实体）
ResponseEntity封装返回类，容纳所有Mapper映射后的返回字段（可以是巨型实体）
使用方法
- 首先实例化DataSource的子类，一个子类代表一种数据来源
- 创建Mapper对象，由于有TResponse协变泛型进行约束，保证数据源只有能处理的Mapper进行处理
- 将Mapper加入数据源MapperList
- FetchData从第三方数据源获取数据
- GetResponse遍历所有Mapper进行第三方数据到ResponseEntity的映射
- 如果需要从别的数据源获取，可以直接重复1-5的操作，ResponseEntity作为已经处理过的数据，可以参与到后续的映射中
- 如果需要并发获取，可以单独写方法创建多个线程同时执行多数据源的Fetch操作
改进方向
MapperList也可以影响DataSource的RequestEntity
由于大量使用组合的方式，去除耦合，导致有可能需要将Mapper切分的很细，具体还是需要使用的人来决定是否切分Mapper