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 "text-align: center">
// 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
"text-align: center">
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 "external nofollow" href="https://www.kancloud.cn/yunye/axios/234845">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
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