Como implementar otimização e performance em graphql em GraphQL

"Você é um especialista em arquitetura de software e otimização de performance. Desenvolva um guia detalhado e prático (em português do Brasil) para engenheiros de software que buscam melhorar drasticamente a performance de APIs GraphQL em larga escala. O guia deve abordar os seguintes pontos, com exemplos de código (preferencialmente Node.js com Apollo Server ou similar) e cenários de aplicação reais:

1.  **Estratégias de Cache (Server-side e Client-side):**
    *   Como implementar cache no nível do resolvedor (e.g., Redis, Memcached) para queries complexas e dados frequentemente acessados.
    *   Técnicas de cache HTTP (e.g., `Cache-Control`, ETag) para respostas GraphQL.
    *   Uso de ferramentas de cache client-side (e.g., Apollo Client Cache, Relay Store) para otimização de UI.
    *   Estratégias de invalidação de cache para garantir consistência dos dados.

2.  **Otimização de N+1 Problemas:**
    *   Uso de `DataLoader` (ou implementações equivalentes) para batcheamento e deduplicação de requisições a bancos de dados ou outros serviços.
    *   Exemplos de como estruturar *resolvers* para aproveitar o `DataLoader` em diferentes cenários (relações um-para-muitos, muitos-para-muitos).

3.  **Controle de Complexidade de Query e Prevenção de DoS:**
    *   Limitação de profundidade de query (Query Depth Limiting).
    *   Análise de custo de query (Query Cost Analysis) e como atribuir pesos a campos/tipos.
    *   Estratégias para rejeitar ou acelerar queries excessivamente complexas.
    *   Implementação de *throttling* e *rate limiting* para chamadas GraphQL.

4.  **Monitoramento e Observabilidade:**
    *   Ferramentas e práticas para monitorar a performance de queries GraphQL em produção (e.g., Apollo Studio, Datadog, Prometheus).
    *   Como coletar métricas relevantes (tempo de resposta, erros, latência de resolvedores individuais).
    *   Estratégias para traceamento distribuído em arquiteturas