基准测试通过模拟多个节点在数据操作期间争夺网络资源的场景来衡量分布式数据库中的网络争用。它们通常创建工作负载，生成跨节点的高级别并发读/写请求，迫使系统处理冲突的数据访问模式。例如，基准测试可以模拟来自地理上分散的客户端的事务激增，导致节点通过网络同步数据。Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 或 TPC-C 等工具通常被配置为改变请求速率、数据分布和一致性级别，以测试数据库如何管理争用。通过对网络层施压，这些测试揭示了延迟复制或排队请求等瓶颈。
关键指标包括争用期间的延迟峰值、负载下的吞吐量下降以及系统优先处理关键操作的能力。例如，基准测试可以跟踪当网络饱和时，一个节点中的写入操作需要多长时间才能在另一个节点中可见。一些测试还衡量冲突解决机制（例如乐观锁或向量时钟）在减轻争用方面的有效性。一个真实的例子是测试像 Cassandra 这样的全球分布式数据库：如果基准测试增加跨区域的写入请求，它可以量化网络延迟如何影响一致性保证或触发重试。这些指标帮助开发人员理解在争用下一致性、可用性和分区容错（CAP 定理）之间的权衡。
为了确保准确性，基准测试通常使用 Linux 中的 tc (Traffic Control) 等工具隔离网络变量，以人工限制带宽或引入丢包。例如，测试可以模拟数据中心之间 100 毫秒的网络延迟，以评估数据库如何处理跨区域复制冲突。Wireshark 或数据库特定遥测（例如 Apache Kafka 的内置指标）等监控工具捕获网络级数据，例如 TCP 重传或丢弃的消息。通过将这些数据与应用级指标（例如事务中止率）相关联，开发人员可以确定争用是源于网络堆栈、数据库逻辑还是硬件限制。这种方法有助于团队优化配置，例如调整批量大小或调整超时时间，以减少生产环境中的争用。