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一、整体思路
第一步是结合项目背景，调研比较优化的解决方案。 文件上传失败是老生常谈的问题，常用方案是将一个大文件切片成多个小文件，并行请求接口进行上传，所有请求得到响应后，在服务器端合并所有的分片文件。当分片上传失败，可以在重新上传时进行判断，只上传上次失败的部分，减少用户的等待时间，缓解服务器压力。这就是分片上传文件。
二、大文件上传
那么如何实现大文件分片上传呢？
流程图如下：
分为以下步骤实现：
1. 文件 MD5 加密
MD5 是文件的唯一标识，可以利用文件的 MD5 查询文件的上传状态。
根据文件的修改时间、文件名称、最后修改时间等信息，通过 spark-md5 生成文件的 MD5。需要注意的是，大规格文件需要分片读取文件，将读取的文件内容添加到 spark-md5 的 hash 计算中，直到文件读取完毕，最后返回最终的 hash 码到 callback 回调函数里面。这里可以根据需要添加文件读取的进度条。
实现方法如下：
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md5File (file) {
return new Promise((resolve, reject) => {
let blobSlice =
File.prototype.slice ||
File.prototype.mozSlice ||
File.prototype.webkitSlice
let chunkSize = file.size / 100
let chunks = 100
let currentChunk = 0
let spark = new SparkMD5.ArrayBuffer()
let fileReader = new FileReader()
fileReader.onload = function (e) {
console.log('read chunk nr', currentChunk + 1, 'of', chunks)
spark.append(e.target.result)
currentChunk++
if (currentChunk < chunks) {
loadNext()
} else {
let cur = +new Date()
console.log('finished loading')
let result = spark.end()
resolve(result)
}
fileReader.onerror = function (err) {
console.warn('oops, something went wrong.')
reject(err)
}
function loadNext () {
let start = currentChunk * chunkSize
let end =
start + chunkSize >= file.size ? file.size : start + chunkSize
fileReader.readAsArrayBuffer(blobSlice.call(file, start, end))
}
})
```
#### 2. 查询文件状态
|
前端得到文件的 MD5 后，从后台查询是否存在名称为
MD5 的文件夹，如果存在，列出文件夹下所有文件，得到已上传的切片列表，如果不存在，则已上传的切片列表为空。
// 校验文件的MD5
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```javascript
checkFileMD5 (file, fileName, fileMd5Value, onError) {
const fileSize = file.size
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| const { chunkSize, uploadProgress } = this
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| this.chunks = Math.ceil(fileSize / chunkSize)
return new Promise(async (resolve, reject) => {
const params = {
fileName: fileName,
fileMd5Value: fileMd5Value,
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}
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| const { ok, data } = await services.checkFile(params)
if (ok) {
this.hasUploaded = data.chunkList.length
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| uploadProgress(file)
resolve(data)
reject(ok)
onError()
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}
})
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| #### 3. 文件分片
文件上传优化的核心就是文件分片，Blob 对象中的 slice 方法可以对文件进行切割，File 对象是继承 Blob 对象的，因此 File 对象也有 slice 方法。
定义每一个分片文件的大小变量为 chunkSize，通过文件大小 FileSize 和分片大小 chunkSize 得到分片数量 chunks，使用 for 循环和 file.slice() 方法对文件进行分片，序号为 0 - n，和已上传的切片列表做比对，得到所有未上传的分片，push 到请求列表 requestList。
async checkAndUploadChunk (file, fileMd5Value, chunkList) {
let { chunks, upload } = this
const requestList = []
for (let i = 0; i < chunks; i++) {
let exit = chunkList.indexOf(i + '') > -1
// 如果已经存在, 则不用再上传当前块
if (!exit) {
requestList.push(upload(i, fileMd5Value, file))
}
console.log({ requestList })
const result =
requestList.length > 0
? await Promise.all(requestList)
.then(result => {
console.log({ result })
return result.every(i => i.ok)
})
.catch(err => {
return err
})
: true
return result === true
}
```
#### 4. 上传分片
调用 Promise.all 并发上传所有的切片，将切片序号、切片文件、文件 MD5 传给后台。
后台接收到上传请求后，首先查看名称为 `文件 MD5` 的文件夹是否存在，不存在则创建文件夹，然后通过 `fs-extra` 的 rename 方法，将切片从临时路径移动切片文件夹中，结果如下：
当全部分片上传成功，通知服务端进行合并，当有一个分片上传失败时，提示“上传失”。在重新上传时，通过文件 MD5 得到文件的上传状态，当服务器已经有该 MD5 对应的切片时，代表该切片已经上传过，无需再次上传，当服务器找不到该 MD5 对应的切片时，代表该切片需要上传，用户只需上传这部分切片，就可以完整上传整个文件，这就是文件的断点续传。
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// 上传chunk
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```javascript
upload (i, fileMd5Value, file) {
const { uploadProgress, chunks } = this
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| let { chunkSize } = this
(i + 1) * chunkSize >= file.size ? file.size : (i + 1) * chunkSize
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| let form = new FormData()
form.append('data', file.slice(i * chunkSize, end))
form.append('total', chunks)
form.append('index', i)
form.append('fileMd5Value', fileMd5Value)
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services
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| .uploadLarge(form)
.then(data => {
if (data.ok) {
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this.hasUploaded++
}
})
})
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| #### 5. 上传进度
虽然分片批量上传比大文件单次上传会快很多，也还是有一段加载时间，这时应该加上上传进度的提示，实时显示文件上传进度。
原生 Javascript 的 XMLHttpRequest 有提供 progress 事件，这个事件会返回文件已上传的大小和总大小。项目使用 axios 对 ajax 进行封装，可以在 config 中增加 `onUploadProgress` 方法，监听文件上传进度。
const config = {
onUploadProgress: progressEvent => {
var complete = (progressEvent.loaded / progressEvent.total * 100 | 0) + '%'
}
services.uploadChunk(form, config)
```
#### 6. 合并分片
上传完所有文件分片后，前端主动通知服务端进行合并，服务端接受到这个请求时主动合并切片，通过文件 MD5 在服务器的文件上传路径中找到同名文件夹。从上文可知，文件分片是按照分片序号命名的，而分片上传接口是异步的，无法保证服务器接收到的切片是按照请求顺序拼接。所以应该在合并文件夹里的分片文件前，根据文件名进行排序，然后再通过 `concat-files` 合并分片文件，得到用户上传的文件。至此大文件上传就完成了。
Node 端代码：
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// 合并文件
exports.merge = {
validate: {
query: {
fileName: Joi.string()
.trim()
.required()
.description(‘文件名称’),
md5: Joi.string()
.description(‘文件md5’),
size: Joi.string()
.description(‘文件大小’),
permission: {
roles: [‘user’],
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| },
```javascript
async handler (ctx) {
const { fileName, md5, size } = ctx.request.query
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| let { name, base: filename, ext } = path.parse(fileName)
const newFileName = randomFilename(name, ext)
await mergeFiles(path.join(uploadDir, md5), uploadDir, newFileName, size)
.then(async () => {
const file = {
key: newFileName,
name: filename,
mime_type: mime.getType(`${uploadDir}/${newFileName}`),
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ext,
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| path: `${uploadDir}/${newFileName}`,
provider: 'oss',
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size,
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| owner: ctx.state.user.id,
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}
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| const key = encodeURIComponent(file.key)
.replace(/%/g, '')
.slice(-100)
file.url = await uploadLocalFileToOss(file.path, key)
file.url = getFileUrl(file)
const f = await File.create(omit(file, 'path'))
const files = []
files.push(f)
ctx.body = invokeMap(files, 'toJSON')
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})
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| .catch(() => {
throw Boom.badData('大文件分片合并失败，请稍候重试~')
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})
},
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| ### 三、总结
本文讲述了大规格文件上传优化的一些做法，总结为以下 4 点：
Blob.slice 将文件切片，并发上传多个切片，所有切片上传后告知服务器合并，实现大文件分片上传；
原生 XMLHttpRequest 的 onprogress 对切片上传进度的监听，实时获取文件上传进度；
spark-md5 根据文件内容算出文件 MD5，得到文件唯一标识，与文件上传状态绑定；
分片上传前通过文件 MD5 查询已上传切片列表，上传时只上传未上传过的切片，实现断点续传。
参照 Demo 源码 可快速上手上述功能，希望本文能对你有所帮助，感谢阅读 ❤️
或者
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本文标题： 大文件分片上传优化方案
发布时间： 2024年01月03日 00:00
最后更新： 2025年12月30日 08:54
原始链接： https://haoxiang.eu.org/fac34180/
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