随着按段（per-segment）搜索的发展，一个新的文档从索引到可被搜索的延迟显著降低了。新文档在几分钟之内即可被检索，但这样还是不够快。磁盘在这里成为了瓶颈。提交（Commiting）一个新的段到磁盘需要一个 fsync 来确保段被物理性地写入磁盘，这样在断电的时候就不会丢失数据。 但是 fsync 操作代价很大; 如果每次索引一个文档都去执行一次的话会造成很大的性能问题。 <br/> 我们需要的是一个更轻量的方式来使一个文档可被搜索，这意味着 fsync 要从整个过程中被移除。在 Elasticsearch 和磁盘之间是文件系统缓存。 像之前描述的一样， 在内存索引缓冲区中的文档会被写入到一个新的段中。 但是这里新段会被先写入到文件系统缓存—这一步代价会比较低，稍后再被刷新到磁盘—这一步代价比较高。不过只要文件已经在缓存中，就可以像其它文件一样被打开和读取了。 :-:  Lucene 允许新段被写入和打开—使其包含的文档在未进行一次完整提交时便对搜索可见。这种方式比进行一次提交代价要小得多，并且在不影响性能的前提下可以被频繁地执行。 :-:  在 Elasticsearch 中，写入和打开一个新段的轻量的过程叫做 refresh 。 默认情况下每个分片会每秒自动刷新一次。这就是为什么我们说 Elasticsearch 是 近 实时搜索: 文档的变化并不是立即对搜索可见，但会在一秒之内变为可见。 <br/> 这些行为可能会对新用户造成困惑: 他们索引了一个文档然后尝试搜索它，但却没有搜到。这个问题的解决办法是用 refresh API 执行一次手动刷新: `/users/_refresh`。 >[info]尽管刷新是比提交轻量很多的操作，它还是会有性能开销。当写测试的时候， 手动刷新很有用，但是不要在生产环境下每次索引一个文档都去手动刷新。 相反，你的应用需要意识到 Elasticsearch 的近实时的性质，并接受它的不足。 并不是所有的情况都需要每秒刷新。可能你正在使用 Elasticsearch 索引大量的日志文件，你可能想优化索引速度而不是近实时搜索， 可以通过设置 `refresh_interval` ， 降低每个索引的刷新频率。 ```json { "settings": { "refresh_interval": "30s" } } ``` `refresh_interval` 可以在既存索引上进行动态更新。 在生产环境中，当你正在建立一个大的新索引时，可以先关闭自动刷新，待开始使用该索引时，再把它们调回来。 ```json # 关闭自动刷新 PUT /users/_settings { "refresh_interval": -1 } # 每一秒刷新 PUT /users/_settings { "refresh_interval": "1s" } ```