大规格文件的上传优化思路详解

在开发过程中，收到这样一个问题反馈，在网站上传 100 MB 以上的文件经常失败，重试也要等老半天，这就难为需要上传大规格文件的用户了。那么应该怎么做才能快速上传，就算失败了再次发送也能从上次中断的地方继续上传呢？下文为你揭晓答案~

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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。

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：

// 修改时间+文件名称+最后修改时间-->MD5
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) // Append array buffer
 currentChunk++
 if (currentChunk < chunks) {
 loadNext()
 } else {
 let cur = +new Date()
 console.log('finished loading')
 // alert(spark.end() + '---' + (cur - pre)); // Compute hash
 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))
}
loadNext()
})
}

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
checkFileMD5 (file, fileName, fileMd5Value, onError) {
const fileSize = file.size
const { chunkSize, uploadProgress } = this
this.chunks = Math.ceil(fileSize / chunkSize)
return new Promise(async (resolve, reject) => {
const params = {
 fileName: fileName,
 fileMd5Value: fileMd5Value,
}
const { ok, data } = await services.checkFile(params)
if (ok) {
 this.hasUploaded = data.chunkList.length
 uploadProgress(file)
 resolve(data)
} else {
 reject(ok)
 onError()
}
})
}

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
console.log({ result })
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“上传失败”。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。

// 上传chunk
upload (i, fileMd5Value, file) {
const { uploadProgress, chunks } = this
return new Promise((resolve, reject) => {
let { chunkSize } = this
// 构造一个表单，FormData是HTML5新增的
let end =
 (i + 1) * chunkSize >= file.size ? file.size : (i + 1) * chunkSize
let form = new FormData()
form.append('data', file.slice(i * chunkSize, end)) // file对象的slice方法用于切出文件的一部分
form.append('total', chunks) // 总片数
form.append('index', i) // 当前是第几片
form.append('fileMd5Value', fileMd5Value)
services
 .uploadLarge(form)
 .then(data => {
 if (data.ok) {
  this.hasUploaded++
  uploadProgress(file)
 }
 console.log({ data })
 resolve(data)
 })
 .catch(err => {
 reject(err)
 })
})
}

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：

// 合并文件
exports.merge = {
validate: {
query: {
 fileName: Joi.string()
 .trim()
 .required()
 .description('文件名称'),
 md5: Joi.string()
 .trim()
 .required()
 .description('文件md5'),
 size: Joi.string()
 .trim()
 .required()
 .description('文件大小'),
},
},
permission: {
roles: ['user'],
},
async handler (ctx) {
const { fileName, md5, size } = ctx.request.query
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}`),
  ext,
  path: `${uploadDir}/${newFileName}`,
  provider: 'oss',
  size,
  owner: ctx.state.user.id,
 }
 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')
 })
 .catch(() => {
 throw Boom.badData('大文件分片合并失败，请稍候重试~')
 })
},
}

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：

• ob.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

来源：https://www.cnblogs.com/o2team/p/12880476.html