缓存通过引入初始（“冷”）测试运行和重复（“热”）测试运行之间的差异，显着影响基准测试结果。当系统使用缓存时，任务的第一次执行通常会较慢，因为数据必须从其原始来源（例如，数据库、磁盘或远程 API）获取。后续运行受益于存储在更快访问层（如内存）中的缓存数据，从而减少延迟并提高吞吐量。这会在冷启动性能（没有缓存数据）和热性能（缓存数据可用）之间产生差异，如果未正确考虑，可能会使基准测试结果产生偏差。例如，数据库查询在第一次运行时需要 200 毫秒，由于缓存，在后续运行中可能会降至 5 毫秒，如果仅测量一次测试过程，则会导致产生误导性的平均值。
影响程度取决于所涉及的缓存类型。例如，CPU 缓存通过将经常访问的指令或数据存储在更靠近处理器的位置来加速重复计算。如果测试运行的时间不足以使 CPU 缓存稳定，则测量算法速度的基准测试可能会显示不一致的结果。同样，如果先前的测试迭代预先填充了缓存，则应用程序级别的缓存（例如，Redis 或 Memcached）可能会使 API 响应时间在基准测试中显得人为地快。例如，在缓存产品数据后，电子商务网站的产品列表端点可能会在 50 毫秒内返回，但在第一次从数据库获取时需要 500 毫秒。如果基准测试未在测试方案之间重置缓存，则可能会高估新用户或未缓存操作的实际性能。
为了减轻缓存的影响，开发人员应设计基准测试以隔离特定场景。对于冷缓存测量，在每次测试迭代之前清除缓存，或在隔离环境中运行基准测试。对于热缓存分析，执行“预热”阶段以在记录结果之前填充缓存。像 docker-compose 这样的工具可以在运行之间重置容器化服务，而像 Python 的 timeit 这样的框架会自动运行多次迭代以考虑缓存效应。例如，在对 Web 服务器进行基准测试时，运行 1,000 个请求并丢弃前 100 个请求（以排除冷启动异常值）可确保结果反映稳定状态的性能。明确记录测试是否包含缓存以及如何控制缓存，可确保基准测试提供准确、可重现的见解。