基准测试通过模拟真实世界的故障并测量系统响应来测试数据库的高可用性。 这些测试侧重于中断期间的恢复时间、数据一致性和服务连续性等指标。 例如，基准测试可能会故意使主数据库节点崩溃，以查看辅助节点是否在可接受的时间范围内接管。 它还可以模拟网络分区，以验证系统是否保持读/写功能或在不丢失数据的情况下优雅地降低性能。 通过系统地引入故障，开发人员可以识别故障转移机制、复制延迟或负载均衡策略中的薄弱点。
这些测试中的关键指标包括恢复时间目标 (RTO)，它衡量系统在发生故障后多快恢复正常运行，以及恢复点目标 (RPO)，它量化了可容忍的最大数据丢失量。 Chaos Monkey 等工具或自定义脚本可自动进行故障注入，例如终止进程、限制网络带宽或损坏磁盘。 例如，基准测试可能会在大量写入操作期间断开副本节点，以验证主节点是否正确地对事务进行排队，并在副本重新加入后重新同步数据。 测试还评估脑裂场景（例如，两个节点都认为自己是主节点）以确保冲突解决协议按预期工作。 这些场景帮助开发人员调整心跳间隔、仲裁配置或 Raft 等共识算法。
实际基准测试通常将合成工作负载与故障模拟相结合。 例如，使用 Jepsen 等工具在网络不稳定情况下测试分布式数据库（例如，Cassandra 或 MongoDB），或者使用 pgbench 来压力测试 PostgreSQL 故障转移集群。 一个典型的测试可能包括在突然终止节点的同时运行读取密集型工作负载，然后测量查询成功率和客户端超时。 结果表明连接池、重试逻辑或客户端故障转移是否能顺利处理中断。 迭代基准测试帮助团队验证改进（例如，将故障转移时间从 30 秒减少到 5 秒），或发现隐藏的问题，例如恢复后过时的缓存。 通过跨基础设施更改重复这些测试，团队可以确保高可用性机制在系统演变过程中保持稳健。