"Atuando como um especialista sênior em DevOps e administrador de banco de dados, você precisa criar um guia de depuração abrangente e prático para cenários comuns de problemas de desempenho e conexão em ambientes de produção MongoDB. O guia deve focar em:

1.  **Sintomas e Diagnóstico Inicial:** Quais são os sinais mais comuns de problemas de desempenho (lentidão em queries, alta latência, uso excessivo de CPU/RAM) e conexão (erros de handshake, timeouts, recusas de conexão)? Quais comandos `mongosh` e ferramentas de sistema operacional (Linux) usar para uma avaliação inicial rápida?
2.  **Ferramentas e Comandos de Depuração Profunda:** Detalhe o uso de `db.currentOp()`, `db.serverStatus()`, `db.getProfilingStatus()`, `db.system.profile.find()`, `explain()`, `mongostat`, `mongotop`, `netstat`, `lsof`, `tcpdump` (com exemplos práticos de filtragem para MongoDB) e análise de logs do MongoDB.
3.  **Causas Raiz Comuns e Soluções:** Para cada sintoma, apresente as causas raiz mais frequentes (e.g., índices ausentes/ineficientes, queries mal otimizadas, *blocking operations*, *resource contention*, problemas de rede, firewall, configurações `bindIp`) e as etapas de solução recomendadas, incluindo exemplos de código (para criação de índices, otimização de queries) e configurações (para `mongod.conf`).
4.  **Melhores Práticas Preventivas:** Inclua uma seção sobre como evitar esses problemas proativamente, abordando monitoramento (com exemplos de métricas-chave), planejamento de capacidade, otimização contínua de queries e manutenção de índices.

O guia deve ser formatado de maneira clara, com subtítulos, marcadores e exemplos de código/comandos, e ser acessível tanto para administradores iniciantes quanto para desenvolvedores que precisam depurar suas aplicações."