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车次名称，如 G71；
座位数，实际座位数会分类型，比如商务座 20 个，一等座 200 个；二等座 500 个；我们这里为了简化问题，可以暂时忽略类型，我认为这个类型不影响核心的模型的设计决策。需要格外注意的是：这里的座位数不要理解为真实的物理座位数，很有可能比真实的座位数要少。因为我们不可能把一个车次的所有座位都在网上通过 12306 来出售，而是只出售一部分，具体出售多少，要由工作人员人工指定。
经过的站点信息（包括站点的 ID、站点名称等），注意：车次还会记录这些站点之间的顺序关系；
出发时间；看过 GRASP 九大模式中的信息专家模式的同学应该知道，将职责分配给拥有执行该职责所需信息的类。

我们这个场景，车次具有一次出票的所有信息，所以我们应该把出票的职责交给车次。另外学过 DDD 的同学应该知道，聚合设计有一个原则，就是：聚合内强一致性，聚合之间最终一致性。经过上面的分析，我们知道要产生一张票，其实要影响很多和这个票对应的线段相交的其他票的可用数量。因为所有的站点信息都在车次聚合内部，所以车次聚合内部自然可以维护所有的原子区间，以及每个原子区间的可用票数（相当于是库存数）。当一个原子区间的可用票数为 0 的时候，意味着火车针对这个区间的票已经卖完了。所以，我们完全可以让车次这个聚合根来保证出票时对所有原子区间的可用票数的更新的强一致性。对于车次聚合根来说，这很简单，因为只是几次简单的内存操作而已，耗时可以忽略。一列火车假如有 ABCD 四个站点，那原子区间就是 3 个。对于 G71，则是 16 个。

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