标签:数据 spro 方便 nis 就是 array load ota end
1、什么是分片上传
分片上传就是把一个大的文件分成若干块,一块一块的传输。这样做的好处可以减少重新上传的开销。比如:如果我们上传的文件是一个很大的文件,那么上传的时间应该会比较久,再加上网络不稳定各种因素的影响,很容易导致传输中断,用户除了重新上传文件外没有其他的办法,但是我们可以使用分片上传来解决这个问题。通过分片上传技术,如果网络传输中断,我们重新选择文件只需要传剩余的分片。而不需要重传整个文件,大大减少了重传的开销。
但是我们要如何选择一个合适的分片呢?因此我们要考虑如下几个事情:
1. 分片越小,那么请求肯定越多,开销就越大。因此不能设置太小。
2. 分片越大,灵活度就少了。
3. 服务器端都会有个固定大小的接收Buffer。分片的大小最好是这个值的整数倍。
因此,综合考虑到推荐分片的大小是2M-5M,具体分片的大小需要根据文件的大小来确定,如果文件太大,建议分片的大小是5M,如果文件相对较小,那么建议分片的大小是2M。
实现文件分片上传的步骤如下:
1. 先对文件进行md5加密。使用md5加密的优点是:可以对文件进行唯一标识,同样可以为后台进行文件完整性校验进行比对。
2. 拿到md5值以后,服务器端查询下该文件是否已经上传过,如果已经上传过的话,就不用重新再上传。
3. 对大文件进行分片。比如一个100M的文件,我们一个分片是5M的话,那么这个文件可以分20次上传。
4.
向后台请求接口,接口里的数据就是我们已经上传过的文件块。(注意:为什么要发这个请求?就是为了能断点续传,比如我们使用百度网盘对吧,网盘里面有续传功能,当一个文件传到一半的时候,突然想下班不想上传了,那么服务器就应该记住我之前上传过的文件块,当我打开电脑重新上传的时候,那么它应该跳过我之前已经上传的文件块。再上传后续的块)。
5. 开始对未上传过的文件块进行上传。(这个是第二个请求,会把所有的分片合并,然后上传请求)。
6. 上传成功后,服务器会进行文件合并。最后完成。
2、理解Blob对象中的slice方法对文件进行分割及其他知识点
可以看下我之前的博客:利用blob对象实现大文件分片上传
Blob对象自身有 size 和 type两个属性,及它的原型上有 slice() 方法。我们可以通过该方法来切割我们的二进制的Blob对象。
blob.slice(startByte, endByte) 是Blob对象中的一个方法,File对象它是继承Blob对象的,因此File对象也有该slice方法的。
参数:
startByte: 表示文件起始读取的Byte字节数。
endByte: 表示结束读取的字节数。
返回值:var b = new Blob(startByte, endByte); 该方法的返回值仍然是一个Blob类型。
我们可以使用 blob.slice() 方法对二进制的Blob对象进行切割,但是该方法也是有浏览器兼容性的,因此我们可以封装一个方法:如下所示:
function blobSlice(blob, startByte, endByte) {
if (blob.slice) {
return blob.slice(startByte, endByte);
}
// 兼容firefox
if (blob.mozSlice) {
return blob.mozSlice(startByte, endByte);
}
// 兼容webkit
if (blob.webkitSlice) {
return blob.webkitSlice(startByte, endByte);
}
return null;
}
3、具体实现
$(document).ready(() => {
const chunkSize = 2 * 1024 * 1024; // 每个chunk的大小,设置为2兆
// 使用Blob.slice方法来对文件进行分割。
// 同时该方法在不同的浏览器使用方式不同。
const blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice;
const hashFile = (file) => {
return new Promise((resolve, reject) => {
const chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize);
let currentChunk = 0;
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
const fileReader = new FileReader();
function loadNext() {
const start = currentChunk * chunkSize;
const end = start + chunkSize >= file.size ? file.size : start + chunkSize;
fileReader.readAsArrayBuffer(blobSlice.call(file, start, end));
}
fileReader.onload = e => {
spark.append(e.target.result); // Append array buffer
currentChunk += 1;
if (currentChunk < chunks) {
loadNext();
} else {
console.log(‘finished loading‘);
const result = spark.end();
// 如果单纯的使用result 作为hash值的时候, 如果文件内容相同,而名称不同的时候
// 想保留两个文件无法保留。所以把文件名称加上。
const sparkMd5 = new SparkMD5();
sparkMd5.append(result);
sparkMd5.append(file.name);
const hexHash = sparkMd5.end();
resolve(hexHash);
}
};
fileReader.onerror = () => {
console.warn(‘文件读取失败!‘);
};
loadNext();
}).catch(err => {
console.log(err);
});
}
const submitBtn = $(‘#submitBtn‘);
submitBtn.on(‘click‘, async () => {
const fileDom = $(‘#file‘)[0];
// 获取到的files为一个File对象数组,如果允许多选的时候,文件为多个
const files = fileDom.files;
const file = files[0];
if (!file) {
alert(‘没有获取文件‘);
return;
}
const blockCount = Math.ceil(file.size / chunkSize); // 分片总数
const axiosPromiseArray = []; // axiosPromise数组
const hash = await hashFile(file); //文件 hash
// 获取文件hash之后,如果需要做断点续传,可以根据hash值去后台进行校验。
// 看看是否已经上传过该文件,并且是否已经传送完成以及已经上传的切片。
console.log(hash);
for (let i = 0; i < blockCount; i++) {
const start = i * chunkSize;
const end = Math.min(file.size, start + chunkSize);
// 构建表单
const form = new FormData();
form.append(‘file‘, blobSlice.call(file, start, end));
form.append(‘name‘, file.name);
form.append(‘total‘, blockCount);
form.append(‘index‘, i);
form.append(‘size‘, file.size);
form.append(‘hash‘, hash);
// ajax提交 分片,此时 content-type 为 multipart/form-data
const axiosOptions = {
onUploadProgress: e => {
// 处理上传的进度
console.log(blockCount, i, e, file);
},
};
// 加入到 Promise 数组中
axiosPromiseArray.push(axios.post(‘/file/upload‘, form, axiosOptions));
}
// 所有分片上传后,请求合并分片文件
await axios.all(axiosPromiseArray).then(() => {
// 合并chunks
const data = {
size: file.size,
name: file.name,
total: blockCount,
hash
};
axios.post(‘/file/merge_chunks‘, data).then(res => {
console.log(‘上传成功‘);
console.log(res.data, file);
alert(‘上传成功‘);
}).catch(err => {
console.log(err);
});
});
});
})
我们需要获取分片的总数 —— 然后使用 for循环遍历分片的总数 —— 然后依次实例化formData数据 —— 依次把对应的分片添加到 formData数据里面去。
然后分别使用 ‘/file/upload‘ 请求数据,最后把所有请求成功的数据放入到 axiosPromiseArray 数组中,当所有的分片上传完成后,我们会使用 await axios.all(axiosPromiseArray).then(() => {}) 方法,最后我们会使用 ‘/file/merge_chunks‘ 方法来合并文件。
const Koa = require(‘koa‘);
const app = new Koa();
const Router = require(‘koa-router‘);
const multer = require(‘koa-multer‘);
const serve = require(‘koa-static‘);
const path = require(‘path‘);
const fs = require(‘fs-extra‘);
const koaBody = require(‘koa-body‘);
const { mkdirsSync } = require(‘./utils/dir‘);
const uploadPath = path.join(__dirname, ‘uploads‘);
const uploadTempPath = path.join(uploadPath, ‘temp‘);
const upload = multer({ dest: uploadTempPath });
const router = new Router();
app.use(koaBody());
/**
* single(fieldname)
* Accept a single file with the name fieldname. The single file will be stored in req.file.
*/
router.post(‘/file/upload‘, upload.single(‘file‘), async (ctx, next) => {
console.log(‘file upload...‘)
// 根据文件hash创建文件夹,把默认上传的文件移动当前hash文件夹下。方便后续文件合并。
const {
name,
total,
index,
size,
hash
} = ctx.req.body;
const chunksPath = path.join(uploadPath, hash, ‘/‘);
if(!fs.existsSync(chunksPath)) mkdirsSync(chunksPath);
fs.renameSync(ctx.req.file.path, chunksPath + hash + ‘-‘ + index);
ctx.status = 200;
ctx.res.end(‘Success‘);
})
router.post(‘/file/merge_chunks‘, async (ctx, next) => {
const {
size,
name,
total,
hash
} = ctx.request.body;
// 根据hash值,获取分片文件。
// 创建存储文件
// 合并
const chunksPath = path.join(uploadPath, hash, ‘/‘);
const filePath = path.join(uploadPath, name);
// 读取所有的chunks 文件名存放在数组中
const chunks = fs.readdirSync(chunksPath);
// 创建存储文件
fs.writeFileSync(filePath, ‘‘);
if(chunks.length !== total || chunks.length === 0) {
ctx.status = 200;
ctx.res.end(‘切片文件数量不符合‘);
return;
}
for (let i = 0; i < total; i++) {
// 追加写入到文件中
fs.appendFileSync(filePath, fs.readFileSync(chunksPath + hash + ‘-‘ +i));
// 删除本次使用的chunk
fs.unlinkSync(chunksPath + hash + ‘-‘ +i);
}
fs.rmdirSync(chunksPath);
// 文件合并成功,可以把文件信息进行入库。
ctx.status = 200;
ctx.res.end(‘合并成功‘);
})
app.use(router.routes());
app.use(router.allowedMethods());
app.use(serve(__dirname + ‘/static‘));
app.listen(9000, () => {
console.log(‘服务9000端口已经启动了‘);
});
utils/dir.js,该代码的作用是判断是否有这个目录,有这个目录的话,直接返回true,否则的话,创建该目录
const path = require(‘path‘);
const fs = require(‘fs-extra‘);
const mkdirsSync = (dirname) => {
if(fs.existsSync(dirname)) {
return true;
} else {
if (mkdirsSync(path.dirname(dirname))) {
fs.mkdirSync(dirname);
return true;
}
}
}
module.exports = {
mkdirsSync
};
我们先看 ‘/file/upload‘ 这个请求,获取到文件后,请求成功回调,然后会在项目中的根目录下创建一个 uploads 这个目录
我们也可以在我们的网络中看到很多 ‘/file/upload‘ 的请求,说明我们的请求是分片上传的
最后所有的分片请求上传成功后,我们会调用 ‘/file/merge_chunks‘ 这个请求来合并所有的文件,根据我们的hash值,来获取文件分片。然后我们会循环分片的总数,然后把所有的分片写入到我们的filePath目录中
fs.appendFileSync(filePath, fs.readFileSync(chunksPath + hash + ‘-‘ +i));
其中 filePath 的获取 是这句代码:const filePath = path.join(uploadPath, name); 也就是说在我们项目的根目录下的uploads文件夹下,这么做的原因是为了防止网络突然断开或服务器突然异常的情况下,文件上传到一半的时候,我们本地会保存一部分已经上传的文件,如果我们继续上传的时候,我们会跳过哪些已经上传后的文件,继续上传未上传的文件。这是为了断点续传做好准备的,下次我会分析下如何实现断点续传的原理了。
如上就是我们整个分片上传的基本原理,我们还没有做断点续传了,下次有空我们来分析下断点续传的基本原理,断点续传的原理,无非就是说在我们上传的过程中,如果网络中断或服务器中断的情况下,我们需要把文件保存到本地,然后当网络恢复的时候,我们继续上传,那么继续上传的时候,我们会比较上传的hash值是否在我本地的hash值是否相同,如果相同的话,直接跳过该分片上传,继续下一个分片上传,依次类推来进行判断,虽然使用这种方式来进行比对的情况下,会需要一点时间,但是相对于我们重新上传消耗的时间来讲,这些时间不算什么的。下次有空我们来分析下断点续传的基本原理哦。
标签:数据 spro 方便 nis 就是 array load ota end
原文地址:https://www.cnblogs.com/goloving/p/12826067.html