基准测试通过在受控条件下测量性能指标来评估查询分发策略，以确定系统处理不同工作负载的效率。 它们模拟真实场景，以测试策略如何平衡负载、管理资源并保持响应时间。 常见的指标包括延迟（处理查询的速度）、吞吐量（每秒处理的查询数量）、错误率（失败或超时的请求）和资源利用率（CPU、内存或网络使用情况）。 例如，基准测试可能会将轮询分发策略与延迟感知策略进行比较，以查看哪种策略可以在流量高峰期间最大限度地减少慢响应。 通过隔离查询复杂性或网络条件等变量，基准测试提供客观数据来指导优化。
基准测试的一个关键组成部分是工作负载生成，它模仿诸如突然的流量激增、倾斜的数据访问（例如，频繁读取热门项目）或混合的读/写操作等模式。 诸如 Apache JMeter 或自定义脚本之类的工具会模拟这些模式来对分发逻辑进行压力测试。 基准测试还会评估一致性——例如，策略是否均匀地将负载分配到服务器上，或者是否无意中使特定节点过载。 例如，基于哈希的分发在统一流量下可能表现良好，但在某些键被重复访问时会遇到“热点”问题。 通过在不同的配置下重复测试，基准测试揭示了权衡，例如，优先考虑低延迟是否会增加资源成本。
还会评估诸如容错能力和可伸缩性之类的实际因素。 基准测试可能会引入服务器故障，以测试策略是否可以在没有重大停机时间或延迟峰值的情况下重新路由查询。 例如，使用运行状况检查来绕过不健康节点的策略将根据恢复时间和中断期间的错误率进行评估。 可伸缩性测试衡量策略随着系统的增长（例如，添加更多服务器或处理地理上分布的数据）而执行的效果。 一个具体的例子是测试云数据库的分片策略：基准测试可能会测量分片负载不均时的查询延迟，或者评估跨区域复制延迟。 这些见解有助于开发人员选择与其系统优先级相符的策略，无论是最大限度地提高吞吐量、确保可靠性还是降低成本。