IO 吞吐量——系统读取和写入数据的速率——是基准测试中的一个关键指标，因为它直接反映了系统处理依赖数据移动的实际工作负载的能力。在性能测试中，测量 IO 吞吐量有助于开发人员识别存储、网络或内存子系统是否能满足应用程序的需求。例如，每秒处理数千个事务的数据库服务器需要高 IO 吞吐量以避免瓶颈，而视频流服务需要一致的吞吐量来无缓冲地传输大型媒体文件。如果吞吐量不足，应用程序会变慢，用户体验会下降，并且由于过度配置，基础设施成本可能会上升。
不同的应用程序优先考虑 IO 吞吐量的不同方面。对延迟敏感的系统（如金融交易平台）侧重于每秒输入/输出操作数 (IOPS)，以确保快速访问小数据块。相比之下，数据密集型任务（如视频渲染或科学模拟）依赖于高顺序吞吐量来高效地读取/写入大型文件。基准测试工具（如 fio 或 iostat）模拟这些场景以量化性能。例如，测试 RAID 阵列可能会显示其吞吐量在繁重的随机写入下下降，这表明需要更好的 RAID 配置或更快的存储介质。这些见解指导开发人员选择硬件（例如，NVMe SSD 与 HDD）或优化软件（例如，调整文件系统设置）以满足工作负载要求。
最后，IO 吞吐量基准测试可帮助团队验证可扩展性和可靠性。在部署分布式系统（如基于云的文件存储服务）时，吞吐量测试可以发现网络限制或节点之间负载分布不均。例如，如果集群的吞吐量随着节点的添加而趋于平稳，则可能表明网络交换机或软件定义存储层存在瓶颈。然后，开发人员可以调整分片策略或升级网络硬件。同样，在峰值负载下进行压力测试吞吐量可确保系统在流量高峰期间保持性能。通过量化 IO 功能，团队可以做出数据驱动的决策，以平衡成本、性能和弹性——无论是优化单个服务器还是全球基础设施。