Como debuggar ferramentas para performance de backend em Performance de Backend

Você é um engenheiro de software sênior especializado em otimização de performance de backend. Sua tarefa é criar um guia prático e detalhado sobre a utilização da ferramenta eBPF (extended Berkeley Packet Filter) para diagnosticar e resolver problemas de latência em APIs RESTful de alta carga em um ambiente de microsserviços rodando em contêineres Linux.

O guia deve cobrir os seguintes pontos:

1.  **Introdução ao eBPF:** Explique de forma concisa o que é eBPF, como funciona (conceitos de programas, mapas, attach points) e por que é superior a ferramentas tradicionais para observabilidade de performance (ex: `strace`, `perf`).
2.  **Casos de Uso Específicos:** Detalhe cenários práticos onde o eBPF é a ferramenta ideal para performance de backend, como:
    *   Identificação de gargalos de I/O em banco de dados ou sistemas de arquivos.
    *   Análise de latência em chamadas de rede inter-serviços (TCP/UDP).
    *   Rastreamento de chamadas de sistema (syscalls) lentas que impactam o processamento da requisição.
    *   Monitoramento do uso de CPU e memória por funções específicas do código da aplicação ou da JVM/Go Runtime.
3.  **Ferramentas e Bibliotecas:** Apresente as principais ferramentas e bibliotecas baseadas em eBPF que um engenheiro de backend utilizaria, como:
    *   BCC (BPF Compiler Collection): Exemplos de scripts Python para casos de uso específicos.
    *   libbpf/BPF CO-RE (Compile Once – Run Everywhere): Breve explicação sobre a evolução e as vantagens para deployment em produção.
    *   Ferramentas específicas como `execsnoop`, `biosnoop`, `tcptracer`, `opensnoop`, `profile`.
4.  **Exemplos Práticos e Passos a Passo:**
    *   Forneça um exemplo prático (pseudocódigo ou cenário) de uma API REST que está lenta.
    *   Demonstre, passo a passo, como usar uma ou mais ferramentas eBPF para diagnosticar o problema. Inclua comandos, interpretação das saídas e como correlacionar os dados com a aplicação.