虚拟化通过改变硬件资源的分配和测量方式，为基准测试引入了挑战和注意事项。在虚拟化环境中，多个虚拟机 (VM) 共享 CPU、内存和存储等物理资源，这可能会导致不一致的性能测量。例如，在 VM 上运行的基准测试可能会显示可变的结果，具体取决于同一主机上其他 VM 的活动。这种资源争用使得隔离特定工作负载的性能变得更加困难，因为虚拟机管理程序的调度和优先级机制会增加开销和不可预测性。开发人员在解释结果时必须考虑到这种可变性，因为虚拟化设置中的基准测试可能无法反映原始硬件性能。
另一个影响是基准测试的可重复性降低。 虚拟机管理程序或容器运行时等虚拟化层引入了可能扭曲结果的配置变量。 例如，即使使用相同的基准测试工具，VM 的分配的 vCPU 或内存限制也可能在不同的测试运行中有所不同。 一个具体的例子是 CPU 绑定：如果 VM 的虚拟 CPU 未绑定到特定的物理核心，则虚拟机管理程序可能会在核心之间迁移它，从而导致缓存不一致和性能波动。 同样，虚拟磁盘上的存储基准测试可能会受到底层存储子系统（例如，网络连接与本地 SSD）的影响，这对用户来说并不总是透明的。 这些因素使得仔细记录和控制虚拟化设置以确保有意义的比较至关重要。
尽管存在这些挑战，但虚拟化也为基准测试提供了实际优势。 它使开发人员能够在隔离的、可重复的环境中测试工作负载，而无需专用硬件。 例如，基于云的基准测试允许团队通过启动相同的 VM 配置来比较不同提供商（例如，AWS 与 Azure）的性能。 Docker 或 Kubernetes 等工具通过抽象基础设施复杂性进一步简化了分布式系统的基准测试。 但是，开发人员仍然必须尽可能针对非虚拟化基线验证结果，并使用平均多次测试运行等技术来减轻噪音。 虽然虚拟化使基准测试复杂化，但当了解并管理其局限性时，它仍然是一种有价值的工具。