基准测试通过衡量系统检测故障、切换到备用系统以及在中断期间保持功能的有效性来评估故障转移机制。它们模拟真实世界的故障场景，例如服务器崩溃、网络中断或硬件故障，以评估恢复时间、数据一致性和服务可用性等指标。例如，基准测试可能会突然终止一个数据库节点，以测试辅助实例激活的速度以及事务是否继续进行而不会丢失数据。这些测试通常包括自动化触发（例如终止进程）和受控的混沌（例如引入网络延迟），以模拟不可预测的故障。
关键指标包括恢复时间目标 (RTO)，用于衡量系统恢复正常运行的速度；以及恢复点目标 (RPO)，通过比较故障前后的状态来评估数据丢失情况。基准测试还会评估故障检测速度：如果系统识别故障所需时间过长，则会延迟整个恢复过程。Chaos Monkey 或 Jepsen 等工具常用于自动化这些测试。例如，Jepsen 会向 Cassandra 等分布式数据库注入网络分区，以验证故障转移期间写入是否保持一致。开发人员通过分析日志、延迟峰值和错误率来识别冗余或心跳机制中的弱点。
除了技术指标，基准测试还评估操作的实用性。例如，它们可能会测试故障转移是否需要手动干预，或者是否完全自动化。依赖手动步骤的系统可能会有更高的 RTO，使其不适合关键应用。基准测试还会验证故障转移后的行为，例如自动扩展以处理备用系统上的负载增加。通常会重现真实世界的场景（例如云服务提供商中断）来测试地理冗余。通过在不同负载和故障类型下重复测试，基准测试为开发人员提供了可行的见解，以提高弹性，例如调整超时阈值或优化数据复制策略。