大规格文件的上传优化

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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：

大文件上传流程图

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[2] 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[3] 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。

MD5 加密过程

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()
  })
}

  1. 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()
    }
  })
}

  1. 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。

文件分片

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
}

  1. 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：

上传分片

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。

断点续传示意图

// 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)
      })
  })
}

  1. 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[4] 对 ajax 进行封装，可以在 config 中增加 onUploadProgress 方法，监听文件上传进度。

上传进度

const config = {
  onUploadProgress: progressEvent => {
    var complete = (progressEvent.loaded / progressEvent.total * 100 | 0) + '%'
  }
}
services.uploadChunk(form, config)

  1. 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。

merge

合并分片示意图

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：

  1. Blob.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；
  2. 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；
  3. 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；
  4. 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。

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