写在前面

1、正常的向后端发送请求，常见的 get、post 大家都很熟悉，是没有任何问题的；我们也可以用 post 或者表单请求发送 file文件 到后端。 但是大文件的上传是一个特殊的情况： 大文件上传最主要的问题就在于：在一个请求中，要上传大量的数据，导致整个过程会比较漫长，且失败后需要重头开始上传。

• 首先是上传过程时间比较久（要传输更多的报文，丢包重传的概率也更大），在这个过程中不能做其他操作，用户不能刷新页面，只能耐心等待请求完成。
• 常见的软件应用中，前端/后端都会对一个请求的时间进行限制，那么大文件的上传就会很容易超时，导致上传失败。
• 上传失败只能从头再来，你能接受吗？

2、面试/实际工作中，这也是一个常见的问题；所以，我们今天来彻底搞懂它。

源代码：https://github.com/Neveryu/bigfile-upload

问题分析

如果我们将这个文件拆分，将一次性上传大文件拆分成多个上传小文件的请求，因为请求是可以并发的，每个请求的时间就会缩短，且如果某个请求失败，只需要重新发送这一次请求即可，无需从头开始，这样不就可以解决大文件上传的问题了！

【明确目标】大文件上传需要实现下面几个需求：

• 支持拆分上传请求(即文件切片)
• 支持断点续传
• 支持显示上传进度和暂停上传

开始操作

一、文件如何切片

用户选择了一个大文件后，我们该如何处理它？

在 JavaScript 中，文件 File 对象是 Blob 对象的子类，Blob 对象包含一个重要的方法 slice，通过这个方法，我们就可以对二进制文件进行拆分。

 // 生成文件切片
function createFileChunk(file, size = SIZE) {const fileChunkList = []let cur = 0while (cur < file.size) {fileChunkList.push({file: file.slice(cur, cur + size),})cur += size}return fileChunkList
}

将文件拆分成 size 大小（可以是100k、500k、1M…）的分块，得到一个 file 的数组 fileChunkList，然后每次请求只需要上传这一个部分的分块即可。服务器接收到这些切片后，再将他们拼接起来就可以了。

二、得到原文件的hash值

拿到原文件的 hash 值是关键的一步，同一个文件就算改文件名，hash 值也不会变，就可以避免文件改名后重复上传的问题。

这里，我们使用 spark-md5.min.js 来根据文件的二进制内容计算文件的 hash。

说明：考虑到如果上传一个超大文件，读取文件内容计算 hash 是非常耗费时间的，并且会引起 UI 的阻塞，导致页面假死状态，所以我们使用 web-worker 在 worker 线程计算 hash，这样用户仍可以在主界面正常的交互。

由于实例化 web-worker 时，参数是一个 js 文件路径且不能跨域，所以我们单独创建一个 hash.js 文件放在 public 目录下，另外在 worker 中也是不允许访问 dom 的，但它提供了importScripts 函数用于导入外部脚本，通过它导入 spark-md5。

计算 hash 代码如下：

// public/hash.js
self.onmessage = e => {const { fileChunkList } = e.dataconst spark = new self.SparkMD5.ArrayBuffer()let percentage = 0let count = 0const loadNext = index => {const reader = new FileReader()reader.readAsArrayBuffer(fileChunkList[index].file)reader.onload = e => {count++spark.append(e.target.result)if (count === fileChunkList.length) {self.postMessage({percentage: 100,hash: spark.end()})self.close()} else {percentage += 100 / fileChunkList.lengthself.postMessage({percentage})loadNext(count)}}}loadNext(count)
}

我们传入切片后的 fileChunkList，利用 FileReader 读取每个切片的 ArrayBuffer 并不断传入 spark-md5 中，每计算完一个切片通过 postMessage 向主线程发送一个进度事件，全部完成后将最终的 hash 发送给主线程。

【重要说明】spark-md5 需要根据所有切片才能算出一个 hash 值，不能直接将整个文件放入计算，否则即使不同文件也会有相同的 hash，具体可以看官方文档 spark-md5。

三、文件上传

1）验证文件是否已经在服务端存在，如果存在，那就不用上传了，相当于秒传成功。

/*** 返回值说明* shouldUpload：标识这个文件是否还需要上传* uploadedList: 服务端存在该文件的切片List*/
const { shouldUpload, uploadedList } = await verifyUpload(container.file.name,container.hash
)

如果 shouldUpload 为 false，则表明这个文件不需要上传，提示：秒传成功。

2）然后上传除了 uploadedList 之外的文件切片。

 /**
* 上传切片，同时过滤已上传的切片
* uploadedList：已经上传了的切片，这次不用上传了
*/
async function uploadChunks(uploadedList = []) {console.log(uploadedList, 'uploadedList')const requestList = data.value.filter(({ hash }) => !uploadedList.includes(hash)).map(({ chunk, hash, index }) => {const formData = new FormData()// 切片文件formData.append('chunk', chunk)// 切片文件hashformData.append('hash', hash)// 大文件的文件名formData.append('filename', container.file.name)// 大文件hashformData.append('fileHash', container.hash)return { formData, index }}).map(async ({ formData, index }) =>request({url: 'http://localhost:9999',data: formData,onProgress: createProgressHandler(index, data.value[index]),requestList: requestListArr.value,}))// 并发切片await Promise.all(requestList)// 之前上传的切片数量 + 本次上传的切片数量 = 所有切片数量时// 切片并发上传完以后，发个请求告诉后端：合并切片if (uploadedList.length + requestList.length === data.value.length) {// ok，都上传完了，请求合并文件mergeRequest()}
}

四、文件合并

文件合并方案有这么几种。

1、前端发送切片完成后，发送一个合并请求，后端收到请求后，将之前上传的切片文件合并。
2、后台记录切片文件上传数据，当后台检测到切片上传完成后，自动完成合并。
3、创建一个和源文件大小相同的文件，根据切片文件的起止位置直接将切片写入对应位置。

我们这里采用的是第一种方案。

下面以用 node.js 的实现为例：

/*** 合并文件夹中的切片，生成一个完整的文件* @Author   Author* @DateTime 2021-12-30T17:41:19+0800* @param    {[string]}                 filePath [完整的文件路径(最终文件切片合并为一个完整的文件)]* @param    {[type]}                 fileHash [大文件的文件名]* @param    {[type]}                 size     [单个切片的大小]* @return   {[type]}                          [description]*/
const mergeFileChunk = async (filePath, fileHash, size) => {// 所有的文件切片放在以“大文件的文件hash命名文件夹”中const chunkDir = path.resolve(UPLOAD_DIR, fileHash)const chunkPaths = await fse.readdir(chunkDir)// 根据切片下标进行排序// 否则直接读取目录的获得的顺序可能会错乱chunkPaths.sort((a, b) => {return a.split('-')[1] - b.split('-')[1]})await Promise.all(chunkPaths.map((chunkPath, index) => {return pipeStream(path.resolve(chunkDir, chunkPath),/*** 创建写入的目标文件的流，并指定位置，* 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。* 其实也可以等上一个切片合并完后再合并下个切片，这样就不需要指定位置，* 但传输速度会降低，所以使用了并发合并的手段，*/fse.createWriteStream(filePath, {start: index * size,end: (index + 1) * size}))}))// 文件合并后删除保存切片的目录fse.rmdirSync(chunkDir)
}

服务端根据文件标识，分片顺序进行合并，合并完以后删除分片文件。

技术点总结【重要】

一、上传文件？

我们都知道如果要上传一个文件，需要把 form 标签的 enctype 设置为 multipart/form-data，同时method 必须为 post 方法。（这是最原始的方式）

那么 multipart/form-data 表示什么呢？

multipart 互联网上的混合资源，就是资源由多种元素组成，form-data 表示可以使用 HTML Forms 和 POST 方法上传文件，具体的定义可以参考 RFC 7578。

但是现在，我们很少使用这种 form 的方式了，我们都是直接使用 XMLHttpRequest 来发送 Ajax 请求。

最开始 XMLHttpRequest 是不支持传输二进制文件的。文件只能使用表单的方式上传，我们需要写一个 Form，然后将 enctype 设置为 multipart/form-data。

后来 XMLHttpRequest 升级为 Level 2 之后，新增了 FormData 对象，用于模拟表单数据，并且支持发送和接收二进制数据。我们目前使用的文件上传基本都是基于 XMLHttpRequest Level 2。

xhr.send(data) 中 data 参数的数据类型会影响请求头部 content-type 的值。我们上传文件，data 的类型是 FormData，此时 content-type 默认值为 multipart/form-data；在上传文件场景下，不必设置 content-type 的值，浏览器会根据文件类型自动配置

二、显示进度

我们可以通过 onprogress 事件来实时显示进度，默认情况下这个事件每 50ms 触发一次。需要注意的是，上传过程和下载过程触发的是不同对象的 onprogress 事件：上传触发的是 xhr.upload 对象的 onprogress 事件，下载触发的是 xhr 对象的 onprogress 事件。

xhr.onprogress = updateProgress;
xhr.upload.onprogress = updateProgress;function updateProgress(event) {if (event.lengthComputable) {var completedPercent = event.loaded / event.total;}
}

PS 特别提醒：xhr.upload.onprogress 要写在 xhr.send 方法前面。

三、暂停上传

一个请求能被取消的前提是，我们需要将未收到响应的请求保存在一个列表中，然后依次调用每个 xhr 对象的 abort 方法。调用这个方法后，xhr 对象会停止触发事件，将请求的 status 置为 0，并且无法访问任何与响应有关的属性。

/*** 暂停*/
function handlePause() {requestListArr.value.forEach((xhr) => xhr?.abort())requestListArr.value = []
}

从后端的角度看，一个上传请求被取消，意味着当前浏览器不会再向后端传输数据流，后端此时会报错，如下，错误信息也很清楚，就是文件还没到末尾就被客户端中断。当前文件切片写入失败。

四、Hash有优化空间吗？

计算 hash 耗时的问题，不仅可以通过 web-workder，还可以参考 React 的 FFiber 架构，通过 requestIdleCallback 来利用浏览器的空闲时间计算，也不会卡死主线程；

如果觉得文件计算全量 Hash 比较慢的话，还有一种方式就是计算抽样 Hash，减少计算的字节数可以大幅度减少耗时；

在前文的代码中，我们是将大文件切片后，全量传入 spark-md5.min.js 中来根据文件的二进制内容计算文件的 hash 的。

那么，举个例子，我们可以这样优化： 文件切片以后，取第一个和最后一个切片全部内容，其他切片的取 首中尾 三个地方各2各字节来计算 hash。这样来计算文件 hash 会快很多。

五、限制请求个数

解决了大文件计算 hash 的时间优化问题；下一个问题是：如果一个大文件切了成百上千来个切片，一次发几百个 http 请求，容易把浏览器搞崩溃。那么就需要控制并发，也就是限制请求个数。

思路就是我们把异步请求放在一个队列里，比如并发数是4，就先同时发起4个请求，然后有请求结束了，再发起下一个请求即可。

我们通过并发数 max 来管理并发数，发起一个请求 max--，结束一个请求 max++ 即可。

【预留】

六、拥塞控制，动态计算文件切片大小

【预留】

演示&源码

源代码：https://github.com/Neveryu/bigfile-upload

源代码：https://github.com/Neveryu/bigfile-upload

—————————— 【正文完】——————————

前端学习交流群，想进来面基的，可以加群： 685486827，832485817；

写在最后： 约定优于配置 —— 软件开发的简约原则

——————————【完】——————————

我的：
个人网站： https://neveryu.github.io/neveryu/
Github： https://github.com/Neveryu
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