伸缩性在基准测试中扮演着至关重要的角色，它衡量系统、应用或算法在工作负载增加时保持性能的能力。测试伸缩性的基准测试专注于了解解决方案是否能够应对增长（例如更多用户、数据或事务），而性能（速度、可靠性或资源效率）没有显著下降。对于开发者来说，这意味着需要回答这样的问题：在高负载下，系统的响应时间能否保持一致？能否处理十倍的数据而不会崩溃？伸缩性基准测试为这些场景提供了可行的洞察，帮助团队预测真实世界的行为并规划未来的需求。
伸缩性基准测试的一个关键方面是识别瓶颈。例如，一个 Web 应用在 100 个并发用户下可能表现良好，但在 1,000 个并发用户下可能会由于数据库争用或低效的代码路径而出现问题。通过模拟增量负载增加，开发者可以找出系统崩溃的位置。假设 API 的延迟在请求速率超过每秒 500 次时急剧增加——这可能表明需要进行查询优化、连接池或缓存。类似地，分布式系统可能显示跨节点的资源使用不均，暴露出负载均衡逻辑的缺陷。如果没有伸缩性测试，这些问题可能只会在使用过程中显现，导致代价高昂的停机或用户不满意。
伸缩性基准测试也为基础设施决策提供参考。例如，如果基于云的服务在增加更多服务器实例时能够线性扩展，这表明架构是水平可伸缩的。这一洞察有助于团队选择具有成本效益的伸缩策略，例如 AWS 中的自动伸缩组。反之，如果尽管增加了资源，性能仍停滞不前，则可能需要垂直伸缩（升级硬件）或代码重构。Apache JMeter 或 Kubernetes 集群自动伸缩器等特定工具使开发者能够自动化这些测试并验证伸缩假设。最终，伸缩性基准测试不仅仅是为了应对增长，更是为了确保系统在其生命周期的每个阶段都保持高效、可靠且具有成本效益。