基准测试通过模拟高压场景，衡量系统在这些条件下如何有效地维护数据的准确性和一致性，从而评估负载下的数据完整性。它们通常结合使用读写操作、并发事务和故障模拟，同时监控数据损坏、重复或丢失等错误。例如，基准测试可以模拟数千个用户同时更新数据库中的记录，同时运行验证检查，确保每次操作后数据都处于正确、预期的状态。Apache JMeter 或 YCSB（Yahoo! 云服务基准）等工具通常包含内置的数据一致性检查，例如校验和验证或比较测试前后数据快照。
为了评估完整性，基准测试经常使用确定性测试模式。例如，它们可能会向字段写入特定值（如递增数字或唯一标识符），然后在负载下验证这些值。如果在高峰流量期间系统返回不匹配或丢失的数据，基准测试会将其标记为失败。除了完整性检查外，还会跟踪延迟和错误率，以确定性能和可靠性之间的权衡。对于数据库，基准测试可能会通过有意中断事务（例如，使集群中的节点崩溃）来测试 ACID 合规性，以查看回滚或复制机制是否能防止部分更新或陈旧读取。这些测试揭示了系统是优先考虑速度还是正确性，或反之。
一个实际示例是在模拟限时抢购期间测试电子商务数据库。基准测试会生成数千个并发订单、库存更新和支付事务。完整性检查会确保库存水平永不为负（防止超卖），订单总额与购物车内容匹配，并且支付被原子地记录。测试后分析可能包括比较日志中是否存在孤立事务或不匹配的总额。这里经常使用 Jepsen 或 TPC-C 等工具，因为它们包含针对脏读或丢失写入等场景的内置异常检测。通过强调这些边缘情况，基准测试帮助开发者识别出诸如锁定机制不充分或复制延迟等在负载下损害数据完整性的弱点。