"Atuando como um especialista em otimização de performance Java, elabore um guia detalhado e acionável para identificar e resolver gargalos de desempenho em aplicações Spring Boot que utilizam Apache Kafka como broker de mensagens. O guia deve abordar especificamente as seguintes áreas, oferecendo exemplos de código e métricas de monitoramento relevantes para cada uma:

1. **Serialização/Deserialização de mensagens Kafka:** Como otimizar o processo de conversão de objetos Java para bytes e vice-versa, considerando diferentes formatos (JSON, Avro, Protobuf) e estratégias de compactação. Inclua exemplos de benchmarks para comparar abordagens.
2. **Processamento assíncrono de mensagens:** Quais padrões e bibliotecas (e.g., `CompletableFuture`, Project Reactor) são mais eficazes para lidar com o consumo e processamento paralelo de mensagens Kafka, minimizando latência e maximizando throughput. Demonstre como evitar o 'backpressure' e gerenciar filas de mensagens.
3. **Configuração de produtores e consumidores Kafka:** Detalhe os parâmetros críticos de configuração (e.g., `acks`, `batch.size`, `linger.ms`, `max.poll.records`, `fetch.min.bytes`) e seu impacto na performance, oferecendo cenários de uso para diferentes requisitos de latência e durabilidade.
4. **Monitoramento e Diagnóstico de Performance:** Quais ferramentas e métricas (e.g., JMX, Micrometer, Prometheus, Grafana, Kafka Exporter) são essenciais para monitorar a saúde e o desempenho de aplicações Spring Boot com Kafka, identificando gargalos na JVM, na rede ou no próprio Kafka. Apresente um dashboard de exemplo com métricas chave.

O guia deve ser prático, com foco em soluções que possam ser implementadas por desenvolvedores Java experientes, e incluir dicas para evitar armadilhas comuns de performance."