实现思路
对于大文件上传考虑到上传时间太久、超出浏览器响应时间、提高上传效率、优化上传用户体验等问题进行了深入探讨,以下初略罗列各个知识点的实现思路:
1.大文件上传对文件本身进行了文件流内容 Blob 的分割,使用 Blob.prototype.slice 实现大文件的上传切分为多个小文件的上传
2.为了实现大文件上传能否做到秒传、辨别是否已存在、文件切片的秒传等功能,需要对大文件进行计算 Hash 的唯一标识,通过使用 WebWorker 开启浏览器线程来计算文件 Hash,防止阻塞 UI 渲染(另外也采用 React Fiber 所用的时间分片思想方式 requestIdleCallback API 来计算)
3.上传暂停/恢复功能采用 XMLHttpRequest 请求带有的 abort 方法进行请求的取消来实现
4.判断文件是否已存在,在性能上可以通过计算抽样 Hash 来大大缩短大文件全量计算 Hash 的时间,使用这个抽样 Hash 向服务器确认是否已存在文件,而达到秒传的功能,抽样 Hash 的作用在于牺牲一点点的识别率来换取时间
5.大文件切分为小文件后,通过设置一个上传通道限制,实现控制并发上传数来防止一次性过多的 HTTP 请求而卡死浏览器
6.文件切片上传采用请求 catch 捕获方式,来对上传失败的内容进行重试,重试三次后再失败就进行放弃
7.对文件服务器过期的文件切片开启定时器清理,采用了 node-schedule 来实现
上传切片
<!-- 单选文件 -->
<input id="fileInput" type="file" />
const fileInput = document.querySelector('#fileInput');
// 1. 点击输入框选择文件后触发
fileInput.addEventListener('change', e => {
const [file] = e.target.files;
if (!file) return;
const chunkList = sliceFileChunk(file);
});
// 2. 文件切片
function sliceFileChunk(file) {
// 文件大小
const FILE_SIZE = file.size;
// 文件切片大小
const CHUNK_SIZE = 2 * 1024 * 1024;
// 切片的个数
const CHUNKS = Math.ceil(FILE_SIZE / CHUNK_SIZE);
const blobSlice = Fil.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice;
// 生成 MD5
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
// 实例化读取文件对象
const reader = new FileReader();
const currentChunk = 0;
reader.onload = function(e) {
const resul = e.target.result;
spark.append(result);
currentChunk++;
if (currentChunk < chunks) {
loadNext();
console.log(`第${currentChunk}个分片解析完成`);
} else {
const md5 = spark.end();
console.log('解析完成');
}
};
function loadNext() {
const start = currentChunk * CHUNK_SIZE;
const end = start + CHUNK_SIZE > file.size ? file.size : start + CHUNK_SIZE;
reader.raedAsArrayBuffer(blobSlice.call(file, start, end));
}
loadNext();
}
// 上传切片
async function uploadChunkus() {
const requestList = this.data
.map(({ chunk, hash }) => {
const formData = new FormData();
formData.append('chunk', chunk);
formData.append('hash', hash);
formData.append('filename', this.container.file.name);
return { formData };
})
.map(async ({ formData }) => {
return this.request({
url: 'http://localhost:3000',
data: formData,
});
});
// 堆代码 duidaima.com
// 并发上传文件切片
await Promise.all(requestList);
}
async function handleUpload() {}
发送合并请求
接受切片
const http = require('http');
const path = require('path');
const fse = require('fs-extra');
const multiparty = require('multiparty');
const server = http.createServer();
// 大文件存储目录
const UPLOAD_DIR = path.resolve(__dirname, '..', 'target');
server.on('request', async (req, res) => {
res.setHeader('Access-Control-Allow-Oriign', '*');
res.setHeader('Access-Control-Allow-Headers', '*');
if (req.method === 'OPTIONS') {
res.status = 200;
res.end();
return;
}
const multipart = new multiparty.Form();
multipart.parse(req, async (err, fields, files) => {
if (err) return;
const [chunk] = files.chunk;
const [hash] = fields.hash;
const [filename] = fields.filename;
const chunkDir = path.resolve(UPLOAD_DIR, filename);
// 切片目录不存在,创建切片目录
if (!fse.existsSync(chunkDir)) {
await fse.mkdirs(chunkDir);
}
// fs-extra 专用方法,类似 fs.rename 并且跨平台
// fs-extra 的 rename 方法 windows 平台会有权限问题
await fse.move(chunk.path, `${chunkDir}/${hash}`);
res.end('Received file chunk');
});
});
server.listen(3000, () => console.log('Server is listening port 3000.'));
合并切片
由于前端在发送合并请求时会携带文件名,服务端根据文件名可以找到上一步创建的切片文件夹。接着使用 fs.createWriteStream 创建一个可写流,可写流文件名就是 切片文件夹名 + 后缀名 组合而成。随后遍历整个切片文件夹,将切片通过 fs.createReadStream 创建可读流,传输合并到目标文件中。
值得注意的是每次可读流都会传输到可写流的指定位置,这是通过 createWriteStream 的第二个参数 start/end 控制的,目的是能够并发合并多个可读流到可写流中,这样即使流的顺序不同也能传输到正确的位置,所以这里还需要让前端在请求的时候多提供一个 size 参数。
断点续传
断点续传的原理在于前端/服务端需要 记住 已上传的切片,这样下次上传就可以跳过之前已上传的部分,有两种方案实现记忆的功能:
1.前端使用 localStorage 记录已上传的切片 hash
2.服务端保存已上传的切片 hash,前端每次上传前向服务端获取已上传的切片
生成标识
无论是前端还是服务端,都必须要生成文件和切片的 Hash,之前我们使用 文件名 + 切片下标 作为切片 Hash,这样做文件名一旦修改就失去了效果,而事实上只要文件内容不变,Hash 就不应该变化,所以正确的做法是根据文件内容生成 hash,所以我们修改一下 Hash 的生成规则。