在测试大规模性能时，开发人员可以使用小规模代理来及早发现潜在问题，而无需完整的数据集。一种方法是使用具有代表性的数据子集。例如，您可以对生产数据集抽样 10%，确保它保持相同的统计属性（例如，用户类型或事务大小的分布）。这使您能够在现实但可控的条件下测试核心逻辑、查询效率或算法行为。诸如分层抽样或合成数据生成（例如，创建模仿真实模式的模拟数据）之类的工具可以帮助模拟更大规模的场景。例如，电子商务平台可以使用高流量产品列表的子集而不是整个目录来测试结账流程。
另一种策略是逐步模拟负载或压力条件。不要使用数百万的并发用户进行测试，而是使用 JMeter 或 Locust 等工具从一小部分负载开始。这些工具使您可以定义虚拟用户并逐步增加流量，同时监控系统指标，如响应时间、错误率和资源使用情况。模块化测试也很有价值：隔离特定的组件（例如，数据库、API 或缓存层）并独立测试它们。例如，如果您的应用程序依赖于数据库，请使用较小的数据集运行索引与非索引查询的基准测试，以在扩展之前识别优化机会。这有助于查明瓶颈，而无需等待端到端测试。
最后，使用监控和外推来预测完整规模的行为。检测您的测试以收集 CPU/内存使用情况、网络延迟和吞吐量等指标。如果子系统的资源消耗在小型测试中随数据大小线性增长，您可以模拟它在大规模情况下的行为方式。例如，如果插入 10,000 条记录需要 2 秒，您可能会估计 100 万条记录需要 200 秒——但也要验证该趋势是否在中间规模（例如，100,000 条记录）成立。混沌工程技术，例如注入故障（例如，在分布式系统中杀死节点），也可以揭示较小环境中的弱点。在致力于全面测试之前，将这些方法结合起来可以提供一种经济高效的方式来建立对系统性能的信心。