基准测试中的读取和写入性能指标衡量系统处理数据操作的不同方面，每种操作都有其独特的挑战和优化要求。读取操作通常涉及从存储或内存中检索数据，而写入操作则侧重于存储或更新数据。关键区别在于这些操作如何与硬件和软件层交互。读取通常受益于缓存机制，缓存机制可以通过从更快的内存中提供经常访问的数据来减少延迟。然而，由于需要持久性保证（例如写入磁盘或跨节点复制数据），写入可能会遇到瓶颈，这会带来开销。例如，数据库每秒可能处理来自缓存的数千个读取请求，但如果必须将每个操作提交到慢速磁盘，则写入吞吐量可能会受到影响。
具体示例突出了这些差异。在存储系统中，固态驱动器 (SSD) 可能由于快速随机访问而实现高读取速度，但如果控制器必须管理损耗均衡或垃圾回收，则写入性能可能会降低。同样，像 Redis 这样的数据库通过将数据保存在内存中来优先处理读取密集型工作负载，而像 PostgreSQL 这样的系统则通过诸如预写式日志 (WAL) 之类的技术来优化写入，这可以确保数据一致性，但会增加延迟。在分布式系统中，写入通常需要协调（例如，诸如 Raft 之类的共识协议），与可以从任何副本提供的读取相比，这会增加延迟。例如，分布式数据库可以在本地处理读取，但会因跨节点写入而产生网络延迟。
在测量性能时，读取的基准测试侧重于诸如吞吐量（每秒请求数）和延迟（获取数据的时间）之类的指标，而写入基准测试则强调持久性和一致性。诸如内容分发网络 (CDN) 之类的读取密集型应用程序优先考虑低延迟读取，以便快速为用户提供服务。相比之下，诸如金融分类帐之类的写入密集型系统需要保证数据可以可靠地持久保存，即使这意味着更高的延迟。开发人员必须根据用例来平衡这些指标：优化读取的索引或批量写入以提高吞吐量。理解这些差异有助于选择正确的工具（例如，用于读取的内存数据库，用于写入的仅追加存储）和配置系统以满足特定的性能目标。