如何基于标签或任务拆分Locust性能测试的图表曲线

使用Locust对自研Java Web服务API开展压测时，已在压测脚本中通过@task注解拆分不同测试用例，同时添加@tag注解做维度标记，测试脚本示例如下：

from locust import HttpUser, task, tag
import json

class ProfileTest(HttpUser):
    @tag('base')
    @task
    def base(self):
        payload = {"msisdn": "6289000000"}
        headers = {'content-type': 'application/json'}
        self.client.post("/api/v1/profile/base", data=json.dumps(payload), headers=headers)

    @tag('generic')
    @task
    def generic(self):
        payload = {"msisdn": "6289000000"}
        headers = {'content-type': 'application/json'}
        self.client.post("/api/v1/profile/generic", data=json.dumps(payload), headers=headers)

启动Locust执行测试后，基础运行状态指标展示正常，但结果图表中未展示按标签、任务维度拆分的统计曲线，需要实现分维度的曲线展示。

首先明确：Locust原生@tag注解的核心作用是筛选需要执行的任务集合，本身不会自动作为统计聚合维度，默认Web UI的聚合图表只会按请求URL做自动分组，要实现按标签/任务维度拆分曲线，可选择以下几种方案：

• 方案1：给请求添加name参数指定分组名（优先推荐）
  这是成本最低的实现方式，不需要额外依赖或自定义开发，只要在每个self.client请求调用中传入name参数，显式指定和任务/tag对应的分组名称，Locust就会自动按name值做指标聚合，在统计表格、结果图表中生成对应维度的拆分曲线。
  修改后的请求代码示例：

  # base任务对应的请求
  self.client.post(
      "/api/v1/profile/base", 
      data=json.dumps(payload), 
      headers=headers,
      name="tag:base [用户基础信息查询]"
  )
  
  # generic任务对应的请求
  self.client.post(
      "/api/v1/profile/generic", 
      data=json.dumps(payload), 
      headers=headers,
      name="tag:generic [用户通用信息查询]"
  )
  

  修改后重新运行测试，即可在Charts页签看到对应分组的RPS、响应时间、失败率拆分曲线。
• 方案2：启动时通过标签参数筛选执行任务
  如果需要单独观测某一类标签的测试结果，可以在启动Locust时通过--tags参数指定要执行的标签，例如执行locust -f your_locust_file.py --tags base时，Locust只会运行标记了base标签的任务，此时生成的所有统计结果、曲线都对应该标签维度。如果需要观测多个标签的拆分结果，还是需要配合方案1的name参数实现。
• 方案3：通过事件钩子自定义标签维度统计
  如果脚本中任务量级大，不想逐个给请求加name参数，可以通过Locust提供的事件钩子实现自定义分组统计：监听请求完成事件，读取当前执行任务绑定的tag信息，手动按tag维度记录请求指标，即可将tag维度的统计数据接入Locust原生的统计模块，生成对应曲线。

注意：不要混淆标签筛选和统计分组的逻辑，原生标签能力不直接关联统计维度，所有自定义维度的统计都需要显式指定分组规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aswzen