基准测试通过在受控条件下测量查询缓存机制的性能、效率和可靠性来评估它们。它们通常侧重于缓存命中率（从缓存中服务的请求百分比）、延迟减少和吞吐量改进等指标。例如，基准测试可能会模拟大量数据库查询，其中一些请求命中缓存，而另一些请求则需要较慢的后端处理。诸如 YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）之类的工具或自定义脚本通常用于生成这些工作负载。通过比较有无缓存的结果，开发人员可以量化缓存减少响应时间或卸载数据库的程度。基准测试还评估缓存如何很好地处理不同的数据大小、驱逐策略（例如，LRU 与 FIFO）以及多线程访问下的并发性。
另一个关键方面是可扩展性和一致性。基准测试测试缓存随着数据集的增长或并发用户数量的增加，其性能如何。例如，像 Redis Cluster 这样的分布式缓存系统可能会被评估其在跨多个节点扩展时保持低延迟的能力。一致性模型（例如强一致性与最终一致性）也得到了评估。基准测试可能会模拟缓存数据在后端更新后变得陈旧的场景，从而测量缓存使条目失效或刷新的速度。诸如 Apache JMeter 或 Gatling 之类的工具可以通过模拟流量的突然峰值或长时间运行的会话来压力测试这些行为。此外，基准测试可能会测量资源使用情况（例如，内存开销），以确保缓存不会引入过多的成本。
现实世界的场景和极端情况在基准测试中至关重要。例如，基准测试可能会模拟一个社交媒体应用程序，其中 80% 的请求是读取（个人资料视图），而 20% 是写入（更新）。这有助于开发人员了解缓存如何很好地平衡频繁读取和偶尔失效。还会测试缓存雪崩（对相同未缓存数据的许多请求）或冷启动（空缓存初始化）之类的极端情况。例如，基准测试可以测量具有锁定机制或概率性提前过期（如“TinyLFU”）的缓存如何缓解雪崩。容错是另一个考虑因素：如果缓存节点发生故障，基准测试会评估系统恢复或重新分配数据的速度。这些测试可确保缓存机制与特定应用程序需求（例如，低延迟 API 或高吞吐量数据管道）保持一致。