基准测试通过模拟真实世界场景来处理数据复制，在这些场景中数据在系统或节点之间重复以测试性能、一致性和容错性。它们通常衡量系统在复制过程中维护数据完整性、处理写入/读取操作以及从故障中恢复的能力。例如，分布式数据库基准测试可能会评估写入操作传播到所有副本的速度，或者当存储副本的节点脱机时系统的行为方式。基准测试通常会强制执行严格的测试条件，例如网络分区或硬件故障，以对复制机制进行压力测试，并确保它们满足一致性保证，例如强一致性或最终一致性。
为了评估复制，基准测试使用诸如复制延迟（数据跨节点同步所需时间）、吞吐量（负载下处理的操作数量）以及故障后的恢复时间等指标。例如，Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 通过模拟跨集群复制数据的工作负载来测试 NoSQL 数据库。它衡量复制如何影响读取/写入速度，以及在部分中断期间是否提供陈旧数据。另一个例子是针对事务性数据库的 TPC-C 基准测试，它评估复制如何影响 ACID 合规性——即使副本异步更新，也能确保事务保持一致。基准测试还可能注入人工延迟或丢弃网络数据包，以模拟现实世界的干扰，并验证复制协议是否能优雅地处理这些情况。
开发人员可以使用这些基准测试来比较系统或调整其复制策略。例如，Apache Cassandra 的基准测试工具允许测试复制因子和一致性级别（如多数写入），以平衡性能和持久性。类似地，像 Jepsen 这样的工具分析网络分区下的分布式系统，以验证复制是否保持正确性。通过运行这些测试，开发人员可以识别瓶颈——例如跨区域复制期间的高延迟——或并发写入期间冲突解决中的缺陷。基准测试提供了可行的见解，帮助团队选择符合其可靠性和性能要求的复制配置（例如，同步与异步）。