在性能优化、系统选型、架构评估中，我们经常听到三个词：
基准测试、压力测试、负载测试
很多人“都测过”，但测完却不知道数据意味着什么，甚至拿压力测试结果当基准测试用，导致结论完全错误。
这篇文章专门讲清楚：👉 什么是基准测试，它到底该怎么做、什么时候做
一、什么是基准测试（Benchmark）
基准测试，指的是：
在可控、稳定、可复现的条件下，测量系统在正常工作状态下的性能表现，并作为后续对比的“基准线”。
一句话理解：
基准测试 = 性能标尺
它不是为了“把系统打崩”，而是为了回答一个更基础的问题：
在理想/标准条件下，我的系统能跑多快？
当前实现的性能处在什么水平？
优化前后，有没有真的变好？
二、基准测试在“测什么”
基准测试关注的是稳定、可对比的性能指标，通常包括：
1️⃣ 吞吐量（Throughput）
QPS / TPS
每秒能处理多少请求 / 交易
2️⃣ 延迟（Latency）
平均延迟
P95 / P99（非常关键）
3️⃣ 资源消耗
CPU 使用率
内存占用
IO / 网络消耗
📌 核心点：
指标要稳定、可重复、可横向对比
三、基准测试 vs 压力测试 vs 负载测试
这是最容易混淆、也最重要的一部分。
1️⃣ 基准测试（Benchmark）
目的：测正常性能
特点：
并发、数据规模是可控的
不追求极限
强调公平、可复现
典型问题：
单节点 RPC 最大稳定 QPS 是多少？
某个函数 / SQL / 接口平均耗时是多少？
同样条件下，方案 A 和 B 哪个更快？
👉 结论是“性能水平”
2️⃣ 压力测试（Stress Test）
目的：找系统极限
特点：
并发逐步拉高
直到：
错误率上升
响应时间暴涨
系统崩溃
典型问题：
最大能扛多少并发？
崩溃点在哪？
超载时系统如何表现？
👉 结论是“极限与风险”
3️⃣ 负载测试（Load Test）
目的：模拟真实业务
特点：
并发、请求比例贴近真实场景
通常运行较长时间
验证系统“是否撑得住日常业务”
典型问题：
线上高峰期能不能扛住？
长时间运行会不会内存泄漏？
各模块是否均衡？
👉 结论是“是否能上线”
📊 一张表总结
测试类型
核心目标
是否追极限
是否模拟真实
基准测试
性能基线
❌
❌
压力测试
系统极限
✅
❌
负载测试
业务验证
❌
✅
四、一个典型的基准测试示例（工程视角）
场景：测试一个 RPC 接口性能
测试条件：
单机
并发 50
固定请求参数
缓存开启
测试 5 分钟
输出结果：
QPS：3200
Avg Latency：12ms
P99 Latency：35ms
CPU：65%
📌 这个结果就可以作为：
优化前的性能基线
不同实现方案的对比标准
硬件升级前后的对照数据
五、做基准测试的正确姿势
✅ 应该这样做
固定环境（机器、配置、版本）
固定测试数据
多轮测试取平均
明确是否有缓存
同时记录资源消耗
❌ 常见错误
用压力测试结果当基准
只看平均值，不看 P99
每次测试环境都不一样
测一次就下结论
六、什么时候一定要做基准测试？
以下场景必须做基准测试：
引入新组件 / 新语言 / 新框架
核心代码重构
数据库索引或结构调整
节点 / 服务器规格变更
性能回退排查
七、总结
基准测试不是为了“测崩系统”，而是为了“建立信心”
它回答的是：
我现在的性能处在哪个水平
我的优化是不是有效
不同方案之间，谁更值得选
在工程实践中：
没有基准测试的数据，性能优化基本都是“凭感觉”
如果你愿意，我可以下一步帮你：
把这篇博客 改成偏区块链 / BSC / Geth 版本
补一个 Go / RPC / 数据库的基准测试实战
或直接帮你 写一篇《如何给区块链节点做基准测试》
你打算发在哪个平台？我可以顺手帮你调整风格。