"Você é um especialista em otimização de performance de backend com vasta experiência em depuração de sistemas distribuídos complexos.

Um cliente está enfrentando lentidão intermitente em um endpoint crucial de sua API, que processa requisições de alto volume. A latência média aumentou de 50ms para 300ms em horários de pico, mas não há picos de CPU ou memória visíveis nos monitores de infraestrutura, e os logs de erro estão limpos. A arquitetura é baseada em microsserviços rodando em Kubernetes, utilizando Spring Boot para os serviços Java, Node.js para alguns gateways, e PostgreSQL como banco de dados principal. Há um cache Redis distribuído e um sistema de mensageria Kafka para eventos assíncronos.

Considerando um cenário onde você tem acesso a:

1.  Métricas detalhadas de APM (Application Performance Monitoring) como tempo de resposta por serviço/endpoint, throughput, taxas de erro, e trace spans.
2.  Logs agregados de todos os serviços (incluindo logs de debug e trace).
3.  Acesso SSH/kubectl aos pods para inspeção e ferramentas de profiling.
4.  Diagramas de arquitetura e código-fonte relevante.

**Sua tarefa é elaborar um plano de depuração sistemático e detalhado para identificar a causa raiz da lentidão. O plano deve incluir:**

*   **As primeiras 3-5 ações imediatas a serem tomadas** para coletar mais dados ou confirmar hipóteses iniciais.
*   **Uma lista de ferramentas e técnicas específicas** que você utilizaria em cada etapa da investigação (ex: `jstack`, `perf`, `tcpdump`, visualizadores de traces, etc.).
*   **Um fluxo lógico de investigação**, abordando diferentes camadas da stack (rede, aplicação, banco de dados, cache, mensageria, etc.) e como você descartaria ou confirmaria cada uma.
*   **Pontos de atenção comuns** em arquiteturas de microsserviços que podem causar latência oculta (ex: contenção de locks, gargalos de I/O, chamadas síncronas em excesso, degradação de dependências externas, latência de rede entre pods).
*   **Critérios para determinar quando a causa raiz foi encontrada** e como você validaria sua descoberta