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：
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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）
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QPS / TPS
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每秒能处理多少请求 / 交易
2️⃣ 延迟（Latency）
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平均延迟
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P95 / P99（非常关键）
3️⃣ 资源消耗
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CPU 使用率
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内存占用
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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
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不追求极限
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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？
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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
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直到：
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错误率上升
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响应时间暴涨
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系统崩溃
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典型问题：
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最大能扛多少并发？
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崩溃点在哪？
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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
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通常运行较长时间
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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？
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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：
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单机
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并发 50
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固定请求参数
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缓存开启
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测试 5 分钟
输出结果：
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QPS：3200
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Avg Latency：12ms
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P99 Latency：35ms
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CPU：65%
📌 这个结果就可以作为：
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优化前的性能基线
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不同实现方案的对比标准
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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
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固定环境（机器、配置、版本）
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固定测试数据
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多轮测试取平均
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明确是否有缓存
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同时记录资源消耗
❌ 常见错误
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用压力测试结果当基准
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只看平均值，不看 P99
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每次测试环境都不一样
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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：
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引入新组件 / 新语言 / 新框架
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核心代码重构
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数据库索引或结构调整
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节点 / 服务器规格变更
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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：
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把这篇博客 改成偏区块链 / BSC / Geth 版本
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补一个 Go / RPC / 数据库的基准测试实战
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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。