基准测试通过控制资源分配给测试进程的方式来处理工作负载隔离，从而确保外部因素不会扭曲结果。工作负载隔离可防止其他应用程序、后台任务，甚至是系统本身的某些部分在测试期间消耗 CPU、内存或磁盘 I/O 等共享资源。这一点至关重要，因为基准测试旨在衡量特定条件下的性能，而干扰可能会导致不一致或误导性的数据。具体方法因环境而异，但通常涉及操作系统配置、硬件分区或虚拟化的组合。
一种常见的方法是使用操作系统功能来限制资源访问。例如，在 Linux 上，像 cgroups（控制组）这样的工具可以限制进程的 CPU 时间、内存使用量或磁盘带宽。CPU 绑定（将基准测试分配给特定的核心）可确保其他任务不会争夺计算资源。类似地，在容器（例如 Docker）中运行基准测试，通过沙盒化工作负载来提供轻量级隔离。对于存储测试，专用磁盘或分区可防止 I/O 争用。网络隔离可能涉及专用接口或带宽限制。这些方法通常是分层的——基准测试可能在具有 CPU 限制、内存配额和隔离网络命名空间的容器中运行。
但是，实现完全隔离可能具有挑战性。虚拟化会引入开销，而过于严格的隔离可能无法反映存在资源争用的真实场景。开发人员通常会在严格的控制与实际相关性之间取得平衡。例如，基于云的基准测试可能会使用专用 VM 实例来最大限度地减少“吵闹的邻居”效应，但仍然会考虑虚拟机监控程序的开销。像 perf 或 vmstat 这样的工具可以帮助监控残余干扰。最终目标是创建一个可重现的环境，在该环境中，基准测试的结果能够可靠地反映系统在已定义工作负载下的能力。