基准测试通过模拟真实世界的任务，并测量系统在不同条件下执行的一致性来评估工作负载的可预测性。它们通过运行模拟预期使用模式的受控测试，收集性能指标（如响应时间、资源使用率和错误率）的数据来实现这一点。 例如，基准测试可能会模拟数据库处理并发级别不断增加的读/写操作。通过分析 CPU 使用率或查询延迟等指标如何随着负载的增加而变化，开发人员可以识别性能变得不稳定的阈值。这有助于确定系统是否可以可预测地处理预期工作负载，或者是否会在压力下意外降级。
为了评估可预测性，基准测试侧重于两个关键方面：一致性和可变性。一致性衡量系统是否在一段时间内保持稳定的性能，而可变性则量化与预期行为的偏差。 例如，Web 服务器基准测试可能会跟踪在请求率波动 24 小时测试期间的响应时间。如果第 99 个百分位的延迟保持在 10 毫秒以内，即使出现流量峰值，该系统也表现出高可预测性。JMeter 等工具或自定义基准测试套件通常使用统计方法（例如，标准偏差、百分位数）来计算这些指标。某些基准测试（如 SPECpower）甚至会将性能数据与功耗相结合，以评估在可预测负载下的能源效率。
但是，基准测试也有局限性。合成工作负载可能无法捕获所有真实世界的边缘情况，例如来自病毒内容的突然流量激增或硬件故障。 例如，模拟电子商务流量的基准测试可能会遗漏不可预测的用户行为（如秒杀）。开发人员通常将基准测试与生产环境中的监控工具（例如，Prometheus、Grafana）相结合，以验证预测。 最终，基准测试为可预测性提供了一个基线，但需要根据实际使用情况进行持续验证，以确保系统在条件变化时保持可靠。