hbase 是一个分布式的面向列的 NoSQL 数据库，采用 HDFS 作为底层存储，具有高可扩展性和高可靠性。在 hbase 中，Full GC（Full Garbage Collection）是指对整个 Java 虚拟机堆空间进行完全的垃圾回收。Full GC 对 hbase 的性能有较大的影响，在生产环境中会导致长时间的暂停和延迟，因此需要针对 Full GC 进行优化来提升 hbase 的性能。

1. 内存配置优化：合理配置 Java 虚拟机的内存参数，包括堆内存和过程栈大小等。可以通过增加 -Xmx 参数来增大堆内存的大小，避免 Full GC 过于频繁。此外，还可以通过调整 -XX:NewRatio 参数来调整新生代（Young Generation）和老年代（Old Generation）的比例，一般建议将新生代的比例设置为整个堆内存的 1/3 至 1/4。

2. 垃圾回收算法优化：优化垃圾回收算法可以减少 Full GC 的发生，提高 hbase 的性能。在新生代，可以使用 G1（Garbage-First）垃圾回收器来代替默认的并行垃圾回收器。G1 垃圾回收器采用了分代垃圾回收的思想，将堆内存分成多个大小相等的 region，将 full gc 的压力分散到多个 region 中去，减少了每次 Full GC 的时间。

3. 数据模型设计优化：合理的数据模型设计可以减少 Full GC 的发生。在 hbase 中，数据是按照 row key 的字典序进行存储的，如果 row key 的范围过于分散，会导致某些 region 的大小过大，触发 Full GC。因此，可以采用一些列簇合并的策略，将一些相关性较高的列簇合并到一起，减小 region 的大小，降低 Full GC 的频率。

4. 垃圾回收日志分析：通过分析垃圾回收日志，可以掌握 Full GC 的发生原因和频率，并做出相应的优化调整。可以通过 -XX:+PrintGCDetails 和 -XX:+PrintGCDateStamps 等参数开启 GC 日志输出，分析日志中的垃圾回收时间、原因、持续时间等信息，找出 Full GC 的瓶颈和改进空间。

综上所述，针对 hbase 的 Full GC 优化包括内存配置优化、垃圾回收算法优化、数据模型设计优化和垃圾回收日志分析等方面。通过合理的配置参数和优化策略，可以减少 Full GC 的发生次数和时间，提升 hbase 的性能和稳定性。