"Você é um engenheiro de software Go sênior, especializado em otimização de performance. Desenvolva um guia detalhado e prático para identificar e resolver gargalos de performance em uma aplicação Go de alta concorrência que processa grandes volumes de dados (ex: um serviço de ingestão de logs ou um processador de eventos em tempo real).

Seu guia deve incluir:

1.  **Metodologias de Profiling:** Quais ferramentas e técnicas de profiling (CPU, memória, goroutines, bloqueios) você recomendaria e como interpretaria seus resultados para pinpointar os *hotspots*? Apresente exemplos de como usar `pprof` e outras ferramentas nativas/comunitárias.
2.  **Padrões de Otimização Comuns:** Descreva padrões de código Go que frequentemente levam a problemas de performance e como reescrevê-los de forma otimizada. Inclua exemplos de otimização de:
    *   Alocações de memória excessivas (uso de `sync.Pool`, pré-alocação, `bytes.Buffer`).
    *   Contenção de locks (`sync.Mutex`, `sync.RWMutex`, atomic operations).
    *   Ineficiências em I/O (bufferização, concorrência em I/O).
    *   Uso ineficiente de goroutines (criação excessiva, vazamentos).
    *   Otimização de algoritmos e estruturas de dados para casos específicos (ex: uso de `map` vs `sync.Map`, `slice` vs `array`).
3.  **Tuning do Runtime Go:** Como você abordaria o ajuste de parâmetros do runtime Go (ex: GOMAXPROCS, GOGC) para melhorar a performance em cenários de alta carga?
4.  **Testes de Performance e Benchmarking:** Como você criaria benchmarks eficazes (`testing.B`) para validar as otimizações e garantir que não haja regressões de performance? Apresente um exemplo de benchmark que simule a carga real.
5.  **Monitoramento Contínuo:** Quais métricas de performance são cruciais para monitorar em produção e como você as coletaria e visualizaria (ex: Prometheus, Grafana) para identificar degradações de performance antes que se tornem críticas?