基准测试通过模拟系统同时处理多种操作类型（如读、写、事务和分析）的真实世界场景来评估混合工作负载的一致性。它们衡量系统在处理这些不同任务时是否保持稳定的性能，没有明显的性能下降或资源争用。例如，可能会在大量事务性查询和长时间运行的报告混合环境下对数据库进行测试。基准测试评估延迟、吞吐量和错误率是否在所有工作负载类型的可接受范围内，即使它们在争夺 CPU、内存或磁盘 I/O 等资源时也是如此。这确保了系统在实际条件下表现可预测，而不仅仅是在隔离的单任务场景下表现出色。
为了实现这一目标，基准测试定义了特定的工作负载比例并监控性能偏差。例如，测试可能结合 70% 的读操作、20% 的写操作和 10% 的批量更新，然后测量随着负载增加，每个类别的响应时间是否保持一致。诸如 YCSB (Yahoo! Cloud Serving Benchmark) 或 TPC-C (Transaction Processing Performance Council) 等工具通常包含混合工作负载配置文件，这些配置文件会测试系统的不同部分。通过跟踪 99th percentile 延迟、吞吐量方差和错误率等指标来识别不平衡。例如，如果在高峰负载期间写操作导致读操作变慢，基准测试就会将其标记为一致性故障。一些测试还会注入人工故障（例如，节点中断）来评估跨工作负载的恢复一致性。
开发者可以使用这些基准测试来识别瓶颈，例如存储层难以同时处理分析查询和事务更新。例如，一个同时使用单个数据库处理实时用户交互和夜间批量处理的系统，在重叠期间可能会显示不一致的吞吐量。基准测试揭示了性能调优措施（例如，为读操作添加缓存或隔离写密集型工作负载）是否改善了一致性。结果通常包括可视化图表，例如跨工作负载类型的延迟分布图，以突出差异。通过迭代这些测试，团队可以验证配置（例如，资源分配、索引策略），确保没有任何单一工作负载类型垄断资源或降低其他工作负载的性能，从而构建更可靠的系统。