"Você é um especialista em otimização de performance para ambientes Kubernetes.

Elabore um guia detalhado e prático (passo a passo, com exemplos de comandos `kubectl` e configurações YAML) para identificar e resolver gargalos de desempenho relacionados ao uso excessivo de CPU e memória em *pods* e *nodes* de um cluster Kubernetes em produção.

O guia deve cobrir:

1.  **Monitoramento e Identificação:**
    *   Ferramentas e métricas essenciais (CPU usage, memory usage, CPU throttling, memory OOMKills) usando Prometheus/Grafana e `kubectl top`.
    *   Como correlacionar picos de uso com eventos ou deployments específicos.
    *   Análise de logs para identificar *hotspots* de aplicação.

2.  **Diagnóstico e Análise de Causa Raiz:**
    *   Diferença entre *requests* e *limits* de recursos e seu impacto na programação do scheduler.
    *   Identificação de *pods* com `CPUThrottling` ou `OOMKilled`.
    *   Análise de comportamento de aplicações (memory leaks, loops infinitos, algoritmos ineficientes).
    *   Verificação de overhead de sidecars (ex: Istio, Linkerd).

3.  **Estratégias de Otimização e Resolução:**
    *   Ajuste de `requests` e `limits` de CPU/memória para *pods* (com exemplos de como calcular valores ideais).
    *   Uso de *Horizontal Pod Autoscaler (HPA)* e *Vertical Pod Autoscaler (VPA)*: quando e como aplicar cada um.
    *   Otimização de imagens Docker (multi-stage builds, uso de bases menores).
    *   Análise e refatoração de código da aplicação para menor consumo de recursos (ex: otimização de queries de banco de dados, caching).
    *   Estratégias de *Node Autoscaling* para otimização de custos e performance.
    *   Uso de *Pod Disruption Budgets (PDBs)* e *Priorities* para gerenciar interrupções e garantir recursos para cargas críticas.

4.  **Validação e Acompanhamento:**
    *   Como validar a eficácia das otimizações implement