如何通过OpenTelemetry追踪批量/原子操作处理的分布式事务？

当请求在服务集群下游以异步、队列化、Map/Reduce等资源密集型方式处理时，最终常形成批量处理或聚合操作。这类事务在概念上可完全线性化，可视化与排查价值极高，但如何基于OpenTelemetry（Otel）API实现有效追踪是个棘手问题。

通常处理器会从流、Redis、数据库加载一批带有trace context的消息，并执行原子化批量处理。目前有两种可选方案，但均存在明显弊端：

• 方案a：生成大量“人工”Span
  为每条消息创建对应远程Span上下文的子Span，与原子操作并行记录。但存在以下问题：

  • 难以确定Span的结束时机；
  • 若存在下游服务，需将Span映射到操作结果，当操作本质是聚合时，映射逻辑会变得模糊。

• 方案b：使用Links关联Span
  为整个批量操作创建新根Span，通过Links关联所有待处理的Span。但该方案的缺陷在于：

  • 现有观测工具对这种模式的分析与可视化支持不足；
  • 后续下游服务的追踪信息传递逻辑不明确。

上述两种方案均无法满足理想需求，而这类批量/聚合处理模式在分布式系统中十分常见，但现有资料多聚焦于单请求跨微服务链的简单场景，特此寻求可行的实现建议、设计模式或解决方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alephzarro