"Atuando como um arquiteto de software sênior com vasta experiência em Spring Boot, elabore um guia detalhado e prático sobre 'Melhores práticas para otimização de performance e escalabilidade em aplicações Spring Boot'. O guia deve ir além do básico, abordando tópicos avançados como:

1.  **Otimização de Banco de Dados:** Estratégias para consultas eficientes (JPQL/HQL otimizadas, uso de DTOs para projeção de dados, estratégias de *caching* L1/L2 com Spring Data JPA e ferramentas como Ehcache/Caffeine), otimização de índices e uso de *batch processing* para operações em massa.
2.  **Gerenciamento de Memória e CPU:** Boas práticas no uso de *streams* (paralelos vs. sequenciais), otimização de *garbage collection* (escolha do coletor, ajuste de JVM args), identificação e resolução de *memory leaks* (com ferramentas como VisualVM/JConsole).
3.  **Configuração de Servidor de Aplicação:** Ajustes de *thread pools* (Tomcat/Jetty), otimização de conectores e compressão de dados (GZIP).
4.  **Programação Assíncrona e Reativa:** Quando e como aplicar `CompletableFuture`, `Spring WebFlux` (recursos e desafios), e o uso de *message brokers* (Kafka/RabbitMQ) para desacoplamento e escalabilidade.
5.  **Monitoramento e Observabilidade:** Ferramentas essenciais (Prometheus, Grafana, Micrometer, Zipkin) e métricas chave para identificar gargalos de performance.
6.  **Estratégias de Escalabilidade:** Padrões como *load balancing*, *circuit breakers* (Resilience4j, Hystrix), *service discovery* (Eureka, Consul) e *containerização* (Docker, Kubernetes) aplicados a microsserviços Spring Boot.

Para cada tópico, inclua exemplos de código (se aplicável), *anti-patterns* a evitar e recomendações para testes de performance (JMeter, Gatling). O objetivo é fornecer um recurso definitivo para desenvolvedores que buscam construir sistemas Spring Boot de alta performance e robustez, capazes de lidar com grandes volumes de tráfego e dados."