基准测试工具通过生成模拟系统真实使用模式的人工任务来模拟工作负载。 这些工具创建受控场景，复制用户或进程与应用程序、数据库或基础设施交互的方式。 例如，一个工具可能会模拟数千个并发用户访问 Web 服务器，以定义的速度发送 HTTP 请求，或者执行具有不同复杂程度的数据库查询。 其目标是在特定条件下测量响应时间、吞吐量和资源利用率等性能指标，从而帮助开发人员识别瓶颈或验证可伸缩性。
为了复制真实的工作负载，工具通常使用预定义的脚本、统计模型或记录的流量。 例如，Apache JMeter 允许开发人员使用线程组设计测试计划以模拟用户并发，使用采样器定义请求类型（例如，HTTP、JDBC），以及使用计时器在操作之间添加延迟。 一些工具（如 PostgreSQL 的 pgBench）基于可配置的参数（例如，事务速率或数据量）生成合成事务（例如，SELECT、INSERT）。 其他工具（如 k6）允许使用 JavaScript 编写自定义用户流，以模拟复杂的场景，例如多步骤 API 交互。 工具还可以重放实际的流量日志，以确保测试与历史使用模式相匹配，调整请求频率或有效负载大小等变量，以对特定组件进行压力测试。
工作负载模拟通常包括改变输入和条件的机制。 例如，参数化允许工具将动态数据（例如，唯一用户 ID 或随机搜索词）注入到请求中，以避免缓存偏差。 像 Locust 或 Gatling 这样的分布式测试框架可以将负载生成扩展到多台机器，以模拟全局流量。 此外，工具可能会引入网络延迟、数据包丢失或节流来模拟真实世界的约束。 通过结合这些技术，基准测试工具提供了一个受控但灵活的环境，用于评估系统在可预测或极端条件下的行为，使开发人员能够在部署之前优化性能。