第一章：Go协作开发的专业级护城河构建全景
在现代Go工程实践中，“护城河”并非指单点防御机制，而是由代码规范、自动化验证、协作契约与可观测性共同构成的纵深协同体系。它确保团队成员无论经验深浅，都能在统一语义下安全提交、高效评审、可靠集成。
代码风格与结构契约
统一采用 gofmt + goimports 作为基础格式化标准，并通过预提交钩子强制执行：
# 在 .git/hooks/pre-commit 中添加
#!/bin/sh
go fmt ./... >/dev/null || { echo "❌ Go files not formatted"; exit 1; }
goimports -w . 2>/dev/null || { echo "❌ Imports not organized"; exit 1; }该脚本在每次提交前自动校验并修正格式，失败则阻断提交——将风格约束从“人工提醒”升级为“机器守门员”。
接口契约与模块边界治理
鼓励使用小接口（如 io.Reader/io.Writer）而非大结构体嵌套；所有跨包依赖必须通过显式接口定义，禁止直接引用具体实现。例如：
// ✅ 推荐：定义清晰的仓储契约
type UserRepository interface {
FindByID(ctx context.Context, id string) (*User, error)
Save(ctx context.Context, u *User) error
}
// ❌ 避免：直接暴露 concrete type 或 database/sql.DB此设计使单元测试可轻松注入 mock 实现，也便于未来替换底层存储（如从 PostgreSQL 迁移至 Redis）。
自动化质量门禁清单
| 检查项 | 工具 | 触发时机 | 作用 |
|---|---|---|---|
| 未使用的变量/导入 | staticcheck |
CI 构建阶段 | 消除潜在技术债 |
| 单元测试覆盖率 ≥85% | gocov |
PR 合并前 | 保障核心路径可验证 |
| API 变更检测 | go-swagger validate |
主干推送时 | 防止向后不兼容的 REST 接口修改 |
协作心智模型同步
建立 DESIGN.md 与 CHANGELOG.md 双文档机制：前者记录关键决策背景与替代方案权衡（如“为何选择 sync.Map 而非 RWMutex+map”），后者按语义化版本精确标注新增/破坏性变更。二者均纳入 PR 模板必填项，确保知识沉淀不随人员流动而流失。
第二章：eBPF内核观测能力与Go集成实践
2.1 eBPF程序生命周期与Go绑定原理剖析
eBPF程序从加载到卸载经历五个核心阶段：编译、验证、加载、附加、卸载。Go通过cilium/ebpf库实现安全绑定，本质是调用bpf()系统调用并管理文件描述符生命周期。
核心生命周期阶段
- 编译：Clang将C源码编译为eBPF字节码（
-target bpf） - 验证：内核校验器确保无循环、内存越界、非法调用
- 加载：
bpf(BPF_PROG_LOAD, ...)返回fd，由GoProgram结构体封装 - 附加：调用
link.AttachXDP()等将程序挂载至网络钩子或tracepoint - 卸载：
Close()自动触发bpf(BPF_PROG_UNLOAD, fd)
Go绑定关键结构
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
Fd |
int |
内核分配的程序句柄，用于后续操作 |
Type |
ProgramType |
如XDP, SCHED_CLS, 决定可挂载位置 |
License |
string |
必须为”GPL”或”Dual BSD/GPL”以启用辅助函数 |
prog := ebpf.Program{
Type: ebpf.XDP,
License: "Dual BSD/GPL",
ByteOrder: binary.LittleEndian,
}
// 参数说明：
// - Type指定执行上下文（XDP在驱动层拦截包）
// - License影响可用helper函数集（如bpf_trace_printk需GPL）
// - ByteOrder确保指令字节序与内核一致graph TD
A[Clang编译.c→.o] --> B[Go调用bpf_PROG_LOAD]
B --> C[内核验证器校验]
C --> D[返回fd并创建Program实例]
D --> E[Attach到网卡/tracepoint]
E --> F[Close时自动bpf_PROG_UNLOAD]2.2 基于libbpf-go实现系统调用行为实时捕获
libbpf-go 提供了安全、零拷贝的 eBPF 程序加载与事件消费能力，是构建用户态 syscall 监控系统的理想选择。
核心流程概览
graph TD
A[加载 syscall_trace.bpf.o] --> B[attach raw_syscalls:sys_enter]
B --> C[ringbuf 捕获 syscall_id + pid + ts]
C --> D[Go goroutine 实时 read_ringbuf]关键代码片段
// 初始化并启动 ringbuf 消费
rb, err := ebpf.NewRingBuffer("events", obj.RingBufs.Events, func(data []byte) {
var evt syscallEvent
binary.Read(bytes.NewReader(data), binary.LittleEndian, &evt)
log.Printf("PID:%d SYSCALL:%d TS:%d", evt.Pid, evt.Syscall, evt.Ts)
})
syscallEvent结构需与 BPF 端struct { __u32 pid; __u32 syscall; __u64 ts; }严格对齐；binary.Read使用小端序适配 x86_64 架构；events是 BPF 对象中定义的RINGBUF_MAP名称。
支持的系统调用类型（节选）
| ID | 系统调用名 | 触发频率 |
|---|---|---|
| 0 | read | 高 |
| 2 | openat | 中高 |
| 57 | clone | 中 |
2.3 Go应用函数级追踪：BTF+CO-RE驱动的精准插桩
Go运行时的栈帧布局与符号导出机制天然阻碍传统kprobe/uprobe的稳定插桩。BTF（BPF Type Format）结合CO-RE（Compile Once – Run Everywhere）为此提供新路径：通过libbpf加载带BTF信息的eBPF程序，动态适配目标Go二进制的函数偏移与结构体布局。
核心优势对比
| 特性 | 传统 uprobe | BTF+CO-RE 插桩 |
|---|---|---|
| Go版本兼容性 | 易因栈帧变化失效 | 依赖BTF类型重定位，强鲁棒性 |
| 函数符号解析 | 依赖go tool nm导出 |
直接解析ELF中嵌入BTF |
eBPF插桩示例（函数入口追踪）
// bpf_prog.c —— 在 runtime.mcall 入口捕获goroutine切换
SEC("uprobe/runtime.mcall")
int trace_mcall(struct pt_regs *ctx) {
u64 goid = 0;
// CO-RE安全读取：g->goid（Go 1.21+ runtime.g 结构体字段）
bpf_probe_read_kernel(&goid, sizeof(goid),
(void *)PT_REGS_SP(ctx) + 8); // 偏移由BTF自动修正
bpf_map_push_elem(&events, &goid, BPF_EXIST);
return 0;
}逻辑分析：
PT_REGS_SP(ctx) + 8是对runtime.g指针在mcall栈帧中位置的经验偏移；CO-RE通过bpf_core_read()替代硬编码偏移，此处为简化示意。bpf_map_push_elem将goroutine ID写入per-CPU队列供用户态消费。
数据流概览
graph TD
A[Go二进制 ELF + 内嵌BTF] --> B[Clang编译 eBPF CO-RE 程序]
B --> C[libbpf 加载时重定位字段偏移]
C --> D[内核BPF验证器校验类型安全]
D --> E[uprobe触发 → 捕获函数参数/上下文]2.4 eBPF Map双向通信：Go用户态与内核态协同数据管道设计
eBPF Map 是用户态与内核态共享数据的唯一安全通道，其双向性依赖于 Map 类型选择与同步语义设计。
核心 Map 类型对比
| 类型 | 多读多写 | 键值原子性 | 典型用途 |
|---|---|---|---|
BPF_MAP_TYPE_HASH |
✅ | ❌（需用户同步） | 会话状态跟踪 |
BPF_MAP_TYPE_PERCPU_HASH |
✅ | ✅（每CPU独立） | 高频计数（避免锁争用） |
BPF_MAP_TYPE_RINGBUF |
✅ | ✅（零拷贝入队） | 事件流推送（推荐新场景） |
Go 用户态读取 RingBuf 示例
// 初始化 RingBuf 并注册回调
rb, err := ebpf.NewRingBuffer("events", obj.Events, func(ctx context.Context, data []byte) {
var evt EventStruct
if err := binary.Read(bytes.NewReader(data), binary.LittleEndian, &evt); err == nil {
log.Printf("Received: pid=%d, comm=%s", evt.Pid, evt.Comm)
}
})
if err != nil {
panic(err)
}
// 启动轮询（非阻塞）
for {
rb.Poll(100) // 每100ms轮询一次
}逻辑分析：
NewRingBuffer将内核 RingBuf 映射为用户态*ebpf.RingBuffer；Poll()触发内核事件入队并调用回调；binary.Read按 eBPF 程序定义的 C 结构体布局解析二进制数据。参数obj.Events是已加载的 Map 对象引用，确保类型与内核一致。
协同流程示意
graph TD
A[内核 eBPF 程序] -->|bpf_ringbuf_output| B(RingBuf)
B -->|Poll + 回调| C[Go 用户态]
C -->|bpf_map_update_elem| D[Hash Map]
D -->|bpf_map_lookup_elem| A2.5 生产环境eBPF安全沙箱与权限最小化落地策略
eBPF程序在生产中必须运行于严格受限的沙箱内，避免越权访问内核资源。
沙箱加固关键实践
- 使用
--unsafe标志显式禁用非安全加载路径 - 通过
bpf_program__set_autoload(prog, false)禁用自动加载，改为按需、鉴权后加载 - 限制
bpf_probe_read_*等危险辅助函数的调用白名单
权限最小化配置示例
// 加载时指定严格验证模式
struct bpf_object_open_opts opts = {
.attach_type = BPF_TRACE_FENTRY, // 限定挂载类型
.kernel_version = LINUX_VERSION_CODE,
.flags = BPF_F_STRICT_ALIGNMENT | BPF_F_ANY_ALIGNMENT, // 强制内存对齐检查
};该配置启用内核校验器的深度路径分析，拒绝含潜在越界读写的eBPF字节码；BPF_F_STRICT_ALIGNMENT 防止未对齐访问触发漏洞利用。
| 控制维度 | 生产推荐值 | 安全收益 |
|---|---|---|
| 加载命名空间 | host PID namespace + cgroup v2 | 隔离进程上下文 |
| 程序类型限制 | 仅允许 tracepoint/kprobe | 禁用 socket filter 等高危类型 |
| 辅助函数白名单 | bpf_ktime_get_ns, bpf_get_current_pid_tgid |
切断任意内存读写能力 |
graph TD
A[用户态加载请求] --> B{RBAC鉴权}
B -->|通过| C[校验eBPF字节码]
C --> D[检查辅助函数调用链]
D --> E[验证map访问权限]
E --> F[注入cgroupv2约束]
F --> G[安全沙箱中加载]第三章：go-perf性能探针深度定制与协同可观测性建模
3.1 go-perf源码级改造：支持跨开发者上下文传播的perf_event_attr扩展
为实现跨开发者上下文传播，需在 perf_event_attr 结构中嵌入可扩展元数据区：
// include/uapi/linux/perf_event.h（修改后）
struct perf_event_attr {
// ... 原有字段
__u32 context_id; /* 全局唯一开发者上下文标识 */
__u32 context_flags; /* 0x1=propagate, 0x2=trusted */
__u64 context_data[4]; /* 预留8字节开发者自定义载荷 */
};该扩展保持 ABI 兼容：未启用时 context_id=0，内核忽略后续字段；启用后由 perf_event_open() 系统调用透传至 perf_event_init_context()。
核心字段语义
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
context_id |
__u32 |
由开发者注册中心分配的全局唯一ID |
context_flags |
__u32 |
控制传播策略与权限校验位 |
数据同步机制
- 上下文ID通过
prctl(PR_SET_PERF_EVENT_CONTEXT_ID, id)注入当前线程 - 内核在
perf_output_begin()中自动附加context_id到样本头部
graph TD
A[用户态设置context_id] --> B[perf_event_open]
B --> C[内核perf_event_alloc]
C --> D[样本生成时注入context_id]
D --> E[ring buffer样本头扩展]3.2 Go runtime事件（GC、Goroutine调度、Syscall阻塞）的低开销聚合采集
Go 运行时通过 runtime/trace 和 runtime/metrics 提供原生事件观测能力，但高频采样易引入显著性能扰动。现代实践转向基于 eBPF + perf event ring buffer 的零拷贝内核态聚合。
核心采集路径
- GC：捕获
gcStart,gcStop,gcMarkAssist等 traceEvent 类型 - Goroutine 调度：监听
goSched,goPreempt,goBlock,goUnblock - Syscall 阻塞：通过
syscalls:sys_enter_*和syscalls:sys_exit_*关联耗时
eBPF 采集示例（简化）
// bpf_program.c — 捕获 goroutine 阻塞事件
SEC("tracepoint/sched/sched_go_blocked")
int trace_blocked(struct trace_event_raw_sched_switch *ctx) {
u64 pid = bpf_get_current_pid_tgid();
u64 ts = bpf_ktime_get_ns();
// 写入 per-CPU ringbuf，无锁、无内存分配
bpf_ringbuf_output(&events, &pid, sizeof(pid), 0);
return 0;
}逻辑分析：使用 bpf_ringbuf_output 避免内存分配与锁竞争；per-CPU 缓冲区保障并发写入零同步开销；bpf_ktime_get_ns() 提供纳秒级时间戳，误差
| 事件类型 | 采集开销（典型） | 数据精度 | 是否需用户态 hook |
|---|---|---|---|
| GC | ~50ns/次 | GC 阶段级 | 否（runtime 内置 trace） |
| Goroutine 切换 | ~80ns/次 | GID + 状态迁移 | 否（eBPF tracepoint） |
| Syscall 阻塞 | ~120ns/次 | μs 级延迟分布 | 否（kernel tracepoint） |
graph TD
A[Kernel Tracepoints] --> B[eBPF Program]
B --> C[Per-CPU Ring Buffer]
C --> D[Userspace Batch Reader]
D --> E[Aggregation Engine<br>按 GID/GC ID/TS 分桶]
E --> F[Prometheus Exporter 或 OTLP]3.3 开发者身份标识注入：基于Git commit metadata与进程命名空间的链路锚定
在分布式可观测性体系中，将代码变更（谁、何时、在哪改）与运行时行为（哪个进程、哪个容器、哪次请求）精准锚定，是根因分析的关键前提。
核心注入机制
- 从
git log -1 --pretty=format:"%H|%an|%ae|%ad"提取 commit hash、作者名、邮箱与时区感知时间 - 在容器启动时，通过
/proc/self/ns/pid获取进程命名空间 inode，作为运行时唯一上下文指纹
注入示例（构建时）
# Dockerfile 片段：注入 Git 元数据为环境变量
ARG GIT_COMMIT
ARG GIT_AUTHOR_NAME
ENV DEV_ID="${GIT_COMMIT:0:8}-${GIT_AUTHOR_NAME// /_}"
ENV PID_NS=$(stat -c "%i" /proc/self/ns/pid 2>/dev/null || echo "unknown")逻辑说明：
GIT_COMMIT由 CI 环境注入；%i提取 PID namespace inode（Linux 4.19+ 稳定），避免容器 PID 重用导致混淆；DEV_ID构成轻量级开发者-提交联合标识，不依赖外部服务。
链路锚定效果
| 字段 | 来源 | 用途 |
|---|---|---|
dev_id |
Git commit + author | 关联 PR、代码审查记录 |
pid_ns |
/proc/self/ns/pid |
区分同一镜像多实例的独立执行上下文 |
graph TD
A[CI 构建] -->|注入 ENV| B[容器镜像]
B --> C[Pod 启动]
C --> D[进程命名空间初始化]
D --> E[trace/span 打标 dev_id + pid_ns]第四章：otel-collector统一接入与多维度协同分析体系
4.1 自定义Exporter开发：将eBPF+go-perf原始数据映射为OpenTelemetry语义约定指标
数据映射核心逻辑
需将 go-perf 采集的 raw tracepoint 事件（如 sched:sched_switch）转换为符合 OpenTelemetry Metrics Semantic Conventions 的指标，例如 process.runtime.go.goroutines。
关键转换步骤
- 解析 eBPF map 中的
struct sched_switch_event - 提取
prev_pid,next_pid,comm字段构建标签（pid,process.name） - 聚合为
counter或gauge类型，按 OTel 命名规范重命名
示例：goroutines 指标构造
// 将 go-perf 事件中的 goroutine 计数映射为 OTel gauge
gauge := meter.NewInt64Gauge(
"process.runtime.go.goroutines", // 符合 OTel 语义约定
metric.WithDescription("Number of currently active goroutines"),
metric.WithUnit("{goroutine}"),
)
gauge.Record(ctx, int64(event.Goroutines),
attribute.String("process.name", event.Comm), // 标签对齐 OTel process.* conventions
attribute.Int64("pid", event.Pid),
)逻辑说明：
event.Goroutines来自用户态 eBPF 辅助程序注入的运行时统计；attribute.String("process.name", event.Comm)实现process.name语义标签对齐，确保与 OTel Collector 的resource_detection和attributes处理器兼容。
| 原始字段 | OTel 语义标签 | 说明 |
|---|---|---|
event.Comm |
process.name |
进程可执行名（非全路径） |
event.Pid |
process.pid |
主进程 PID |
event.Cpu |
system.cpu.logical.id |
逻辑 CPU ID（需映射） |
graph TD
A[eBPF Map] --> B[go-perf Event Loop]
B --> C[Field Extraction & Type Mapping]
C --> D{OTel Metric Type?}
D -->|Gauge| E[process.runtime.go.goroutines]
D -->|Counter| F[process.runtime.go.gc.count]4.2 多租户Pipeline设计：按开发者/团队/服务维度隔离与聚合可观测信号
为支撑千级团队共用同一可观测平台，Pipeline需在采集、路由、存储三层实现动态多租户切分。
标签驱动的路由策略
采用 OpenTelemetry Collector 的 routing processor，基于资源属性自动分流：
processors:
routing:
from_attribute: "tenant_id"
table:
- value: "dev-abc" # 开发者维度
to: [storage_dev_abc]
- value: "team-payment" # 团队维度
to: [storage_team_payment]
- value: "svc-order-v2" # 服务维度
to: [storage_svc_order_v2]该配置依据 span/resource 中的 tenant_id 字段值，将指标、日志、追踪三类信号精准导向对应下游出口；value 支持正则与通配符扩展，to 引用预定义 exporter 链，实现零代码租户接入。
租户信号聚合视图对比
| 维度 | 隔离粒度 | 典型标签键 | 聚合场景示例 |
|---|---|---|---|
| 开发者 | user_id |
developer:alice |
个人调试链路全息回溯 |
| 团队 | team_id |
team:frontend-core |
SLO 健康度横向对标 |
| 服务 | service.name |
svc:auth-gateway |
依赖拓扑+错误率热力聚合 |
数据同步机制
graph TD
A[Agent] -->|携带tenant_id| B[OTel Collector]
B --> C{Routing Processor}
C -->|dev-*| D[(Dev Storage)]
C -->|team-*| E[(Team Storage)]
C -->|svc-*| F[(Service Storage)]
D & E & F --> G[统一查询网关]4.3 协同行为图谱构建：基于Span、Metric、Log三元组的跨进程依赖关系推理
协同行为图谱通过融合分布式追踪（Span）、时序指标（Metric）与结构化日志（Log），实现细粒度跨进程依赖推理。
三元组对齐机制
- Span 提供调用链拓扑与耗时上下文
- Metric 捕获服务级资源水位（如
http_server_requests_seconds_sum{status="500", uri="/api/order"}） - Log 补充业务语义（如
"order_id=abc123, payment_failed"）
关键对齐字段
| 字段 | Span 示例 | Metric 标签 | Log 提取正则 |
|---|---|---|---|
| 服务实例 | service.name: "payment-svc" |
instance="10.1.2.3:8080" |
(?P<instance>[\d.]+:\d+) |
| 时间窗口 | start_time: 1712345678901 |
_time=1712345678 |
ts=(\d{10}) |
def fuse_triplet(span, metric, log):
# 基于 service.name + instance + 时间滑动窗口（±200ms）做三路join
window = (span.start_time - 200, span.start_time + 200)
return metric.timestamp in window and log.instance == span.service_name该函数以 Span 时间为中心构造轻量时间窗，避免全量笛卡尔积；span.service_name 与 log.instance 的语义映射需预置服务发现配置，确保跨环境一致性。
graph TD
A[Span: /order/create → /payment/charge] --> B[对齐 instance+time]
C[Metric: payment-svc CPU > 90%] --> B
D[Log: “charge timeout for order_789”] --> B
B --> E[图谱边：order-svc -(timeout_dep)-> payment-svc]4.4 实时告警协同机制：基于可观测性基线漂移触发的开发者间自动化通知与上下文快照
当服务延迟P95在5分钟滑动窗口内持续偏离历史基线±2σ，系统自动触发协同告警流：
def trigger_alert_on_drift(series: pd.Series, baseline: float, sigma: float):
# series: 当前指标时序（如HTTP延迟ms），长度≥30
# baseline: 过去7天同周期加权移动均值
# sigma: 基于IQR鲁棒标准差，避免异常点污染
if (series.iloc[-1] > baseline + 2*sigma) or (series.iloc[-1] < baseline - 2*sigma):
return snapshot_and_notify(series.name, series.iloc[-1], baseline)该函数判定漂移后，调用快照服务捕获三类上下文：
- 实时拓扑依赖图（含服务间调用耗时热力）
- 关联Git提交（最近24h变更的commit hash + author）
- 配置差异（对比当前与上一发布版本的EnvVars/FeatureFlags）
协同通知路由策略
| 触发源 | 通知对象 | 载荷附加项 |
|---|---|---|
| 数据库慢查询 | DBA + 对应微服务Owner | EXPLAIN ANALYZE结果摘要 |
| JVM GC停顿飙升 | SRE + Java模块负责人 | G1GC Region分布直方图 |
告警生命周期流转
graph TD
A[基线漂移检测] --> B{漂移持续≥3个采样点？}
B -->|是| C[生成上下文快照]
B -->|否| D[静默丢弃]
C --> E[按责任矩阵路由通知]
E --> F[Slack/邮件+可点击诊断面板链接]第五章：面向未来的Go协作可观测性演进路径
协作式指标生命周期管理
在字节跳动内部，Go微服务集群已将 Prometheus 指标定义与 OpenAPI Spec 联动：每个 metric_name 自动注入 x-observability-context 字段，包含责任人（owner: team-infra@bytedance.com）、SLI 关联路径（/api/v1/order/process）及变更审批流 ID。当某支付网关服务升级 v2.3 版本时，其新增的 payment_gateway_latency_p99_seconds 指标在 CI 阶段即触发跨团队评审——FinTech 团队确认该 P99 统计口径与风控系统对齐，SRE 团队同步更新 SLO Dashboard 告警阈值。这种协作机制使指标漂移率下降 76%。
分布式追踪的语义化协同标注
美团外卖订单链路中，Go 服务使用 go.opentelemetry.io/otel/trace 与自研 Tracing SDK 深度集成。关键节点自动注入协作上下文标签：
span.SetAttributes(
attribute.String("collab.team", "delivery-scheduling"),
attribute.String("collab.slo_target", "p95<800ms"),
attribute.String("collab.owner_link", "https://wiki.meituan.com/delivery-slo"),
)当配送调度延迟突增时，运维人员点击 Jaeger UI 中的 collab.owner_link 标签，直接跳转至该 SLI 的实时水位看板与最近三次变更记录（含代码提交哈希、配置灰度比例、压测报告链接），平均故障定位时间从 18 分钟缩短至 4.2 分钟。
日志结构化协作 Schema 治理
腾讯云 COS Go SDK 采用统一日志 Schema 规范（cos-log-schema-v3），强制要求所有日志行包含 log_id（全局唯一 UUID）、trace_id（OpenTelemetry 标准）、collab_context（JSON 结构）。例如上传失败日志： |
字段 | 值 |
|---|---|---|
log_id |
a1b2c3d4-e5f6-7890-g1h2-i3j4k5l6m7n8 |
|
collab_context |
{"service":"cos-upload","phase":"signature_verify","error_code":"InvalidSignatureV4","suggestion":"check clock_skew<300s"} |
该 Schema 由跨部门可观测性委员会按月审核，SDK 自动校验日志格式合规性，不满足 collab_context 必填字段的服务无法通过发布流水线。
可观测性即代码（O11y-as-Code）实践
小红书电商搜索团队将 SLO 定义、告警规则、仪表盘配置全部 GitOps 化：
# slo/search-latency.yaml
service: search-api-go
objective: "p95_latency_ms < 350"
target: 0.995
budget: 0.005
# 关联 PR：https://github.com/xiaohongshu/slo-config/pull/127每次合并该文件，ArgoCD 自动同步至 Grafana 和 Alertmanager，并向 #search-slo-owners 频道推送变更摘要（含影响范围评估与历史达标率趋势图）。
flowchart LR
A[Git Commit] --> B{O11y Config Linter}
B -->|Valid| C[ArgoCD Sync]
B -->|Invalid| D[Block PR]
C --> E[Grafana Dashboard Update]
C --> F[Alertmanager Rule Reload]
C --> G[Slack Notification to Owners]