记录–经常被cue大文件上传，忍不住试一下

这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助大文件上传主要步骤：

1. 获取文件对象，切分文件
2. 根据文件切片，计算文件唯一hash值
3. 上传文件切片，服务端保存起来
4. 合并文件切片，前端发送合并请求，服务端将文件切片合并为原始文件
5. 秒传，对于已经存在的分片，可以前端发个请求获取已经上传的文件切片信息，前端判断已经上传的切片不再发送切片上传请求；或者后端验证已经存在的切片，直接返回成功结果，后端不再重复写入保存
6. 暂停上传，使用axios的取消请求
7. 继续上传，跟秒传逻辑一样，先发个请求验证，已经上传的切片不再重复发请求，将没有上传的切片继续上传

技术栈：

包管理工具：

• pnpm

前端：

• vue 3.3.11
• vite
• axios
• spark-md5：根据文件内容生成唯一hash值

后端：

• node
• koa
• @koa/router
• koa-body 解析请求体，包括json、form-data等
• @koa/cors：解决跨域

1、文件分片

先用vite搭一个vue3项目 pnpm create vite

首先拿到上传的文件，通过 change事件拿到File文件对象，File继承自Blob，可以调用Blob的实例方法，然后用slice方法做分割；

这篇文章介绍了 JS中的二进制对象：Blob、File、ArrayBuffer，及转换处理：FileReader、URL.createObjectURL

// App.vueimport { ref } from "vue";import { createChunks } from "./utils";// 保存切片const fileChunks = ref([]);function handleFileChange(e) {  // 获取文件对象  const file = e.target.files[0];  if (!file) {    return;  }  fileChunks.value = createChunks(file);  console.log(fileChunks.value);}    上传// utils.js// 默认每个切片3MBconst CHUNK_SIZE = 3 * 1024 * 1024;export function createChunks(file, size = CHUNK_SIZE) {  const chunks = [];  for (let i = 0; i < file.size; i += size) {    chunks.push(file.slice(i, i + size));  }  return chunks;}

2、计算hash

上传文件给服务器，要区分一下不同文件，对于服务端已经存在的文件切片，前端不需要重复上传，服务器不需要重复处理，节约性能。要做到区分不同文件，就需要给每个文件一个唯一标识，用 spark-md5 这个库来根据文件内容生成唯一hash值，安装 pnpm add spark-md5。

// App.vueimport { ref } from "vue";import { createChunks, calculateFileHash } from "./utils";const fileChunks = ref([]);async function handleFileChange(e) {  const file = e.target.files[0];  if (!file) {    return;  }  fileChunks.value = createChunks(file);  const sT = Date.now();  const hash = await calculateFileHash(fileChunks.value);  console.log(Date.now() - sT); //测试一下计算hash耗时}

// utils.jsimport SparkMD5 from "spark-md5";export function calculateFileHash(chunkList) {  return new Promise((resolve) => {    const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();    // FileReader读取文件内容    const reader = new FileReader();    reader.readAsArrayBuffer(new Blob(chunkList));    // 读取成功回调    reader.onload = (e) => {      spark.append(e.target.result);      resolve(spark.end());    };  });}

上面calculateFileHash这个函数计算hash使用文件所有切片内容，如果文件很大，将会非常耗时，测试了一个526MB的文件，需要6813ms左右，为了保证所有切片都参与计算，也不至于太耗时，采取下面这种方式：

• 第一个和最后一个切片全部计算
• 其他切片取前、中、后两个字节参与计算

这种方式可能会损失一点准确性，如果计算出来的hash变了，就重新上传呗

// utils.jsconst CHUNK_SIZE = 3 * 1024 * 1024;export function calculateFileHash(chunkList) {  return new Promise((resolve) => {    const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();    const reader = new FileReader();    // 抽取chunk    const chunks = [];    for (let i = 0; i  {      spark.append(e.target.result);      resolve(spark.end());    };  });}

再次传同一个文件测试，只需要975ms左右

3、上传切片

前端逻辑：

这里要考虑一个问题，如果一个大文件切成了几十上百个切片，这时如果同时发送，浏览器负担很重，浏览器默认允许同时建立 6 个 TCP 持久连接，也就是说同一个域名同时能支持6个http请求，多余的会排队。这里就需要控制一下并发请求数量，设置为同时发送6个

// App.vueimport {  createChunks,  calculateFileHash,  createFormData,  concurrentChunksUpload,} from "./utils";async function uploadChunks() {  const hash = await calculateFileHash(fileChunks.value);  // 利用计算的文件hash构造formData  const dataList = createFormData(fileChunks.value, hash);  // 切片上传请求  await concurrentChunksUpload(dataList);}</script    上传

// utils.jsconst CHUNK_SIZE = 10 * 1024 * 1024;const BASE_URL = "http://localhost:2024";// 根据切片的数量组装相同数量的formDataexport function createFormData(fileChunks, hash) {  return fileChunks    .map((chunk, index) => ({      fileHash: hash,      chunkHash: `${hash}-${index}`,      chunk,    }))    .map(({ fileHash, chunkHash, chunk }) => {      const formData = new FormData();      formData.append("fileHash", fileHash);      formData.append("chunkHash", chunkHash);      formData.append(`chunk-${chunkHash}`, chunk);      return formData;    });}// 默认最大同时发送6个请求export function concurrentChunksUpload(dataList, max = 6) {  return new Promise((resolve) => {    if (dataList.length === 0) {      resolve([]);      return;    }    const dataLength = dataList.length;    // 保存所有成功结果    const results = [];    // 下一个请求    let next = 0;    // 请求完成数量    let finished = 0;    async function _request() {      // next达到dataList个数，就停止      if (next === dataLength) {        return;      }      const i = next;      next++;      const formData = dataList[i];      const url = `${BASE_URL}/upload-chunks`;      try {        const res = await axios.post(url, formData);        results[i] = res.data;        finished++;        // 所有切片上传成功返回        if (finished === dataLength) {          resolve(results);        }        _request();      } catch (err) {        console.log(err);      }    }    // 最大并发数如果大于formData个数，取最小数    const minTimes = Math.min(max, dataLength);    for (let i = 0; i < minTimes; i++) {      _request();    }  });}

后端逻辑：

浏览器跨域问题及几种常见解决方案：CORS，JSONP，Node代理，Nginx反向代理，分析如何解决浏览器跨域

const path = require("path");const fs = require("fs");const Koa = require("koa");const KoaRouter = require("@koa/router");const cors = require("@koa/cors");const { koaBody } = require("koa-body");const app = new Koa();const router = new KoaRouter();// 保存切片目录const chunksDir = path.resolve(__dirname, "../chunks");//cors解决跨域app.use(cors()); app.use(router.routes()).use(router.allowedMethods());app.listen(2024, () => console.log("Koa文件服务器启动"));// 中间件:处理multipart/form-data，切片写入磁盘const uploadKoaBody = koaBody({  multipart: true,  formidable: {    // 设置保存切片的文件夹    uploadDir: chunksDir,    // 在保存到磁盘前回调    onFileBegin(name, file) {      if (!fs.existsSync(chunksDir)) {        fs.mkdirSync(chunksDir);      }      // 切片重命名      file.filepath = `${chunksDir}/${name}`;    },  },});// 上传chunks切片接口router.post("/upload-chunks", uploadKoaBody, (ctx) => {  ctx.body = { code: 200, msg: "文件上传成功" };});

4、合并切片

前端逻辑：

当所有切片上传成功，发送合并请求

// App.vueimport {  createChunks,  calculateFileHash,  createFormData,  concurrentChunksUpload,  mergeChunks} from "./utils";async function uploadChunks() {  const hash = await calculateFileHash(fileChunks.value);  // 利用计算的文件hash构造formData  const dataList = createFormData(fileChunks.value, hash);  // 切片上传请求  await concurrentChunksUpload(dataList);  // 等所有chunks发送完毕，发送合并请求  mergeChunks(originFile.value.name);}</script    上传

// utils.jsexport function mergeChunks(filename) {  return axios.post(BASE_URL + "/merge-chunks", { filename, size: CHUNK_SIZE });}

后端逻辑：

• fs.readdirSync(path[, options])：同步读取给定目录的内容，返回一个数组，其中包含目录中的所有文件名或对象
• fs.existsSync(path)：判断路径是否存在
• fs.mkdirSync(path[, options])：同步地创建目录
• fs.createWriteStream(path[, options])：创建文件可写流
• fs.createReadStream(path[, options])：创建文件可读流

// 合并chunks接口router.post("/merge-chunks", koaBody(), async (ctx) => {  const { filename, size } = ctx.request.body;  await mergeChunks(filename, size);  ctx.body = { code: 200, msg: "合并成功" };});// 合并 chunksasync function mergeChunks(filename, size) {  // 读取chunks目录中的文件名  const chunksName = fs.readdirSync(chunksDir);  if (!chunksName.length) return;  // 保证切片合并顺序  chunksName.sort((a, b) => a.split("-")[2] - b.split("-")[2]);  // 提前创建要写入的static目录  const fileDir = path.resolve(__dirname, "../static");  if (!fs.existsSync(fileDir)) {    fs.mkdirSync(fileDir);  }  // 最后写入的文件路径  const filePath = path.resolve(fileDir, filename);  const pipeStreams = chunksName.map((chunkName, index) => {    const chunkPath = path.resolve(chunksDir, chunkName);    // 创建写入流    const writeStream = fs.createWriteStream(filePath, { start: index * size });    return createPipeStream(chunkPath, writeStream);  });  await Promise.all(pipeStreams);  // 全部写完，删除chunks切片目录  fs.rmdirSync(chunksDir);}// 创建管道流写入function createPipeStream(chunkPath, writeStream) {  return new Promise((resolve) => {    const readStream = fs.createReadStream(chunkPath);    readStream.pipe(writeStream);    readStream.on("end", () => {      // 写完一个chunk，就删除      fs.unlinkSync(chunkPath);      resolve();    });  });}

5、秒传文件

对于已经上传的文件，服务端这边可以判断，直接返回成功结果，不做重复保存的处理，节省时间；也可以前端先发一个请求获取已经上传的文件切片，就不再重复发送切片上传请求

服务端逻辑加一个中间件做判断：

// 中间件，已经存在的切片，直接返回成功结果async function verifyChunks(ctx, next) {  // 前端把切片hash放到请求路径上带过来  const chunkName = ctx.request.querystring.split("=")[1];  const chunkPath = path.resolve(chunksDir, chunkName);  if (fs.existsSync(chunkPath)) {    ctx.body = { code: 200, msg: "文件已上传" };  } else {    await next();  }}// 上传chunks切片接口router.post("/upload-chunks", verifyChunks, uploadKoaBody, (ctx) => {  ctx.body = { code: 200, msg: "文件上传成功" };});

前端这边修改一下请求路径，带个参数过去

export function concurrentChunksUpload(dataList, max = 6) {  return new Promise((resolve) => {      //...      const formData = dataList[i];      const chunkName = `chunk-${formData.get("chunkHash")}`;      const url = `${BASE_URL}/upload-chunks?chunkName=${chunkName}`;     //...  });}

6、暂停上传

前端逻辑

axios中可以使用同一个 cancel token 取消多个请求

import axios from "axios";const CancelToken = axios.CancelToken;let axiosSource = CancelToken.source();function pauseUpload() {  axiosSource.cancel?.();}async function uploadChunks(existentChunks = []) {  const hash = await calculateFileHash(fileChunks.value);  const dataList = createFormData(fileChunks.value, hash, existentChunks);  await concurrentChunksUpload(axiosSource.token, dataList);  // 等所有chunks发送完毕，发送合并请求  mergeChunks(originFile.value.name);}    上传  暂停

// utils.jsexport function concurrentChunksUpload(sourceToken, dataList, max = 6) {  return new Promise((resolve) => {        //...        const res = await axios.post(url, formData, {          cancelToken: sourceToken,        });       //...  });}

7、继续上传

前端逻辑

要调用CancelToken.source()重新生成一个suource，发请求获取已经上传的chunks，过滤一下，不再重复发送，前面的秒传是在服务端判断的，也可以按这个逻辑来，已经上传的不重复发请求

import { getExistentChunks } from "./utils"; async function continueUpload() {  const { data } = await getExistentChunks();  uploadChunks(data);}// existentChunks 默认空数组async function uploadChunks(existentChunks = []) {  const hash = await calculateFileHash(fileChunks.value);  // existentChunks传入过滤已经上传的切片  const dataList = createFormData(fileChunks.value, hash, existentChunks);  // 重新生成source  axiosSource = CancelToken.source();  await concurrentChunksUpload(axiosSource.token, dataList);  // 等所有chunks发送完毕，发送合并请求  mergeChunks(originFile.value.name);}    上传  暂停  继续

// utils.jsexport function createFormData(fileChunks, hash, existentChunks) {  const existentChunksName = existentChunks    // 如果切片有损坏，切片大小可能就不等于CHUNK_SIZE，重新传    // 最后一张切片大小大概率是不等的    .filter((item) => item.size === CHUNK_SIZE)    .map((item) => item.filename);  return fileChunks    .map((chunk, index) => ({      fileHash: hash,      chunkHash: `${hash}-${index}`,      chunk,    }))    .filter(({ chunkHash }) => {      // 同时过滤掉已经上传的切片      return !existentChunksName.includes(`chunk-${chunkHash}`);    })    .map(({ fileHash, chunkHash, chunk }) => {      const formData = new FormData();      formData.append("fileHash", fileHash);      formData.append("chunkHash", chunkHash);      formData.append(`chunk-${chunkHash}`, chunk);      return formData;    });}export function getExistentChunks() {  return axios.post(BASE_URL + "/existent-chunks");}

后端逻辑

// 获取已经上传的切片接口router.post("/existent-chunks", (ctx) => {  if (!fs.existsSync(chunksDir)) {    ctx.body = [];    return;  }  ctx.body = fs.readdirSync(chunksDir).map((filename) => {    return {      // 切片名：chunk-tue234wdhfjksd211tyf3234-1      filename,      // 切片大小      size: fs.statSync(`${chunksDir}/${filename}`).size,    };  });});

最后

• 多次尝试一个23MB的pdf和一个536MB的mp4，重复几次点暂停和继续，最后都可以打开
• 如有问题，请不吝指教，学习一下

本文转载于:https://juejin.cn/post/7317704519160528923如果对您有所帮助，欢迎您点个关注，我会定时更新技术文档，大家一起讨论学习，一起进步。