基准测试通过测试查询路由策略在延迟、准确性、可扩展性和容错性等关键指标上的性能来评估它们。这些评估通常模拟真实场景，以衡量路由策略将查询定向到适当资源（例如，数据库、微服务或 API）的效率。目标是确定该策略在速度、可靠性和资源使用方面，在高流量、部分系统故障或不均匀查询分布等各种条件下表现如何。
评估的关键方面包括响应时间（系统路由查询的速度）、错误率（路由导致失败的频率）和吞吐量（系统每秒处理的查询数量）。例如，基准测试可能会比较简单的轮询路由策略与基于机器学习的方法。轮询方法将查询均匀地分配到服务器上，这对于统一的工作负载效果很好，但在处理不平衡的数据或不同的查询复杂性时可能会遇到困难。相比之下，ML 驱动的策略可以适应服务器负载或查询模式，但可能会引入模型推理的开销。基准测试通过在相同的模拟工作负载下测试两种策略，并测量它们对端到端性能的影响，来量化这些权衡。
另一个关键因素是路由策略如何处理边缘情况，例如服务器故障或突发流量高峰。例如，基准测试可能会模拟 30% 的后端节点发生故障的场景，并衡量路由策略将查询重新路由到健康节点的速度。诸如自定义负载测试框架或行业标准基准（例如，用于数据库的 YCSB）之类的工具通常用于生成真实的流量模式。跟踪恢复时间、结果一致性（例如，确保查询未路由到过时的副本）和资源利用率（路由层的 CPU/内存开销）等指标。这些测试有助于开发人员确定策略是否足够稳健以供生产使用，或者是否需要针对特定工作负载进行调整。