编译时插桩，Go应用监控的最佳选择

主要观点总结

本文介绍了阿里云编译器团队和可观测团队为了实现Go应用监控选择编译时插桩的原因。文章还介绍了其他的监控方案，包括SDK方案、eBPF方案和编译期自动注入方案的优缺点。重点讲述了编译时插桩方案的具体实施方式，以及阿里云Go Agent（Instgo）的工具使用和优势。最后总结了文章的主要观点，并提供了相关链接参考。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景

介绍阿里云编译器团队和可观测团队为实现Go应用监控选择编译时插桩的背景和原因。

关键观点2: 其他监控方案介绍

详细介绍了SDK方案、eBPF方案和编译期自动注入方案的原理、实现方式和优缺点。

关键观点3: 编译时插桩方案实施

重点讲述了编译时插桩方案的具体实施方式，包括在编译前端到编译后端中间进行hook的操作，通过AST语法树分析查找到监控的埋点，根据提前定义好的埋点规则插入监控代码。同时介绍了阿里云Go Agent（Instgo）的工具使用和优势。

关键观点4: 总结

总结了文章的主要观点，强调了阿里云Go Agent（Instgo）是一个强大的工具，可以帮助实现针对Go应用更好的APM能力，同时保持应用程序的安全性和可靠性。并提供了相关链接参考。

文章预览

阿里妹导读 本文讲解了阿里云编译器团队和可观测团队为了实现Go应用监控选择编译时插桩的原因，同时还介绍了其他的监控方案以及它们的优缺点。 可观测性是以系统的指标、日志、链路追踪、持续剖析四大数据支柱为基础，从宏观到微观，通过不同数据之间互相关联，衍生出如数据监控、问题分析、系统诊断等一系列的能力。 Java[1]可以通过字节码增强的技术实现无侵入的应用监控（开源社区有非常多的无侵入Agent实现方案，技术非常成熟），可以轻松获取到关键监控数据，相比Java，Go因为语言的特点，应用运行的时候已经被编译成一个二进制文件，无法再做类似Java字节码增强的方式进行动态插桩，在应用监控领域的生态并不完善，可观测的四大数据支柱无法通过无侵入的方式来实现，使得用户的接入成本变高，当前针对Go应用的可观测能力 ………………………………