基准测试通过模拟现实世界的变动性并在变化条件下衡量系统性能来处理高度动态的工作负载。动态基准测试不是使用静态的、可预测的负载模式，而是在测试过程中调整请求速率、数据大小或操作类型等参数。例如，数据库基准测试可能会从稳定的读取查询流开始，然后突然引入写入操作的突发，以模拟流量峰值。这种方法测试了系统如何很好地扩展资源、管理争用或从压力中恢复。Apache JMeter 或自定义脚本等工具通常通过改变线程数、引入等待间隔或在测试中途改变工作负载组合来实施这些模式。
为了准确地表示动态场景，基准测试通常使用概率模型或预定义的时间表。例如，云存储基准测试可能会按照请求速率的正弦波模式来模拟日常使用周期，在工作时间达到峰值，在夜间出现低谷。另一个例子是测试 Kubernetes 中的自动扩缩容：基准测试可以逐渐增加对 Web 服务的 HTTP 请求，同时衡量 Pod 添加或删除的速度。一些框架，如 YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark），允许用户定义随时间变化的负载分布（例如，70% 读取，30% 写入），迫使系统在没有事先警告的情况下适应变化的访问模式。
动态工作负载基准测试的结果侧重于延迟一致性、转换期间的错误率和资源利用效率等指标。例如，系统可能能很好地处理稳定负载，但在工作负载强度突然翻倍时无法保持低延迟。Prometheus 或 Grafana 等工具通常用于随时间可视化这些指标，突出显示随着条件变化性能如何下降或提高。通过用不可预测的模式（例如突然的流量下降或混合的操作阶段）对系统施压，开发人员可以识别静态基准测试可能遗漏的瓶颈，例如线程池耗尽或缓存效率低下。这种方法确保系统是根据现实世界中的不可预测性而不是理想化的场景进行验证的。