JVM_FullGC&YoungGC
概念
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写；
JVM 中的 GC（Garbage Collection）是垃圾回收的缩写，是 JVM 的内存管理机制。
Young GC 和 Full GC 是两种不同的 GC 算法。
当新生代内存不够用时，Young GC 会发生，本质上 Young GC 可以理解成 jvm 正常的扫垃圾过程；所以，YoungGC的出现是属于正常情况，
Full GC， 即全垃圾回收，是一种垃圾回收的过程 ， 它会暂停所有的应用程序线程，对整个堆进行回收。 FullGC的出现，就叫事故了，这种对业务影响很大的。
Full GC 是 Full Garbage Collection 的缩写，是指把整个堆内存扫描一遍，回收不再使用的对象并且整理内存的过程。由于堆内存的整体回收过程非常慢，因此，Full GC 可能导致应用程序的暂停。
Full Gc 本质上就是，垃圾太多，正常的活儿干不了了，内存空间不够了，得停下所有的事情，来一次大扫除
要避免 Full GC 发生，需要运维调整堆内存大小：确定合适的堆内存大小是避免 Full GC 发生的关键。以及减少数据对象的生命周期：尽可能地缩短对象的存活时间。
什么情况下会发生Full GC？
Full GC 它会清理整个堆内存，包括新生代和老年代。Full GC通常发生在以下情况下：
- 老年代空间不足： 当老年代无法容纳新生代晋升过来的对象时，可能触发Major GC。这通常发生在年轻代的Minor GC后，存活的对象被移动到老年代，导致老年代的空间不足。
- 永久代空间不足： 在Java 7及之前的版本中，常量池等信息存放在永久代中。如果常量池或类的元数据占用的空间过大，可能导致永久代空间不足，触发Full GC。在Java 8及之后的版本中，永久代被元空间（Metaspace）取代。
- 使用CMS（Concurrent Mark-Sweep）垃圾回收器时的并发失败： CMS是一种以减少应用程序停顿时间为目标的垃圾回收器，但它可能会因为一些原因（比如老年代空间不足）而导致并发失败，从而触发Full GC。
- System.gc()的显式调用： 调用
System.gc()或Runtime.getRuntime().gc()并不能确保会立即进行垃圾回收，但它可能会触发Full GC。 - 永久代/Metaspace溢出： 如果Metaspace（Java 8及以后的版本）或永久代（Java 7及之前的版本）中的元数据信息溢出，可能触发Full GC。
- 分配担保失败： 在进行Minor GC时，虚拟机会检查老年代的剩余空间是否大于新生代的对象总大小。如果不大于，会尝试进行一次Full GC。这是为了确保在新生代GC后，存活的对象能够顺利晋升到老年代。
- G1垃圾回收器的一些特殊情况： G1垃圾回收器在一些特殊情况下可能触发Full GC，例如在进行Mixed GC（混合收集）时，或者由于空间不足而放弃Mixed GC，转而执行Full GC。
ARMS监控JVM
阿里云的ARMS（应用实时监控服务）提供了对JVM（Java虚拟机）的监控功能，允许用户实时查看JVM的运行状态和相关指标。以下是如何使用ARMS监控JVM的步骤：
- 登录ARMS控制台。
- 在左侧导航栏选择应用监控 > 应用列表，并在顶部菜单栏选择目标地域。
- 在应用列表页面单击接入应用，并选择目标应用。
- 在应用详情页面选择想要查看的实例，并在页面右侧单击JVM监控页签。
在JVM监控页签内，你可以查看以下JVM监控指标：
- GC瞬时次数和GC瞬时耗时：这反映了垃圾回收的次数和耗时，有助于了解垃圾回收对应用性能的影响。
- 堆内存详情：包括已使用、已提交和最大堆内存的大小，反映了Java应用的内存使用情况。
- 元空间详情：用于存放类的元数据，包括类的结构信息、方法信息、字段信息等，这一部分的内存占用一般比较稳定。
- 非堆内存：ARMS展示的非堆内存包括元空间(Meta Space)、压缩类空间(Compressed Class Space)和代码缓冲区(Code Cache)三个区域的总和。这反映了JVM中非堆内存的使用情况。
- 直接缓冲区：用于NIO操作的内存区域。
- JVM线程数：当前JVM的线程数量。
你可以通过单击各个监控面板上的指标名称，打开或关闭该指标在图表中的可见性。另外，你还可以单击“查看API”按钮，查看该监控指标的API详情。
请注意，为了使用ARMS的JVM监控功能，你可能需要先将你的Java应用接入ARMS。具体的接入步骤可能包括下载并安装Agent，然后在应用中配置相应的参数。详细的接入步骤和配置方法，你可以参考阿里云的官方文档或相关教程。
通过ARMS的JVM监控功能，你可以实时了解Java应用的内存使用情况和性能表现，从而及时发现并解决问题，提升应用的稳定性和性能。
