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JS前端分片上傳大文件步驟(支持1G以上的超大文件)

 更新時間:2024年08月02日 09:20:09   作者:蟹黃湯包_  
當前端在開發(fā)過程中遇到上傳文件需求,如果是小文件之類的可以正常按上傳流程處理,但是當遇到上傳大文件需求時就需要分片上傳,這篇文章主要給大家介紹了關于JS前端分片上傳大文件(支持1G以上的超大文件)的相關資料,需要的朋友可以參考下

什么時候需要分片上傳?

如果將大文件一次性上傳,耗時會非常長,甚至可能傳輸失敗,那么我們怎么解決這個問題呢?既然大文件上傳不適合一次性上傳,那么我們可以嘗試將文件分片散上傳。

這樣的技術就叫做分片上傳。分片上傳就是將大文件分成一個個小文件(切片),將切片進行上傳,等到后端接收到所有切片,再將切片合并成大文件。通過將大文件拆分成多個小文件進行上傳,確實就是解決了大文件上傳的問題。因為請求時可以并發(fā)執(zhí)行的,這樣的話每個請求時間就會縮短,如果某個請求發(fā)送失敗,也不需要全部重新發(fā)送。

分片上傳流程

獲取文件專屬MD5碼

import sparkMD5 from 'spark-md5' // 安裝下spark-md5包
// 定義hash函數,接受一個名為chunks的數組作為參數
hash = (chunks) => {
  // 返回一個Promise,這樣調用者可以使用.then()或async/await來處理結果
  return new Promise((resolve) => {
    // 創(chuàng)建一個新的sparkMD5實例,用于計算MD5哈希值
    const spark = new sparkMD5();

    // 定義一個遞歸函數_read,用于逐個處理chunks數組中的blob
    function _read(i) {
      // 如果索引i大于等于chunks數組的長度,說明所有blob都已經處理完畢
      if (i >= chunks.length) {
        // 調用sparkMD5實例的end方法,并傳入resolve回調,以返回最終的哈希值
        resolve(spark.end());
        return; // 讀取完成,退出函數
      }

      // 獲取當前索引i對應的blob
      const blob = chunks[i];

      // 創(chuàng)建一個新的FileReader實例,用于讀取blob的內容
      const reader = new FileReader();

      // 設置FileReader的onload事件處理函數,當blob內容讀取完成后調用
      reader.onload = e => {
        // 從事件對象e中獲取讀取到的字節(jié)數組
        const bytes = e.target.result;

        // 將字節(jié)數組添加到sparkMD5實例中,用于計算哈希值
        spark.append(bytes);

        // 遞歸調用_read函數,處理下一個blob
        _read(i + 1);
      };

      // 以ArrayBuffer格式異步讀取當前blob的內容
      reader.readAsArrayBuffer(blob); // 這里是讀取操作開始的地方
    }

    // 從索引0開始,調用_read函數,處理chunks數組中的第一個blob
    _read(0);
  });
};

解析:

在這個函數中,_read 函數是一個遞歸函數,它會逐個處理 chunks 數組中的每個 blob。對于每個 blob,它使用 FileReader 的 readAsArrayBuffer 方法異步讀取內容,并在內容讀取完成后通過 onload 事件處理函數將讀取到的字節(jié)數組添加到 sparkMD5 實例中。當所有 blob 都處理完畢后,sparkMD5 實例的 end 方法被調用,并返回最終的哈希值,這個值隨后通過Promise的 resolve 方法傳遞給調用者。

在這個函數中,當用戶選擇一個文件后,readAsArrayBuffer開始異步讀取文件內容。一旦文件內容被讀取并轉換為ArrayBuffer,onload事件處理程序就會被調用,你可以在這個事件處理程序中訪問到ArrayBuffer對象,并對其進行處理。ArrayBuffer對象代表原始的二進制數據

接口1:傳MD5碼獲取該文件已上傳的片數

調用上面的方法hash()

const md5Str = await this.hash(chunksList);
/* 這里寫發(fā)送md5Str【接口1】 的方法,獲取已上傳片數 */

接口2:將文件分片成promise請求數組

1.文件分片

chunkFile = (file, chunksize) => {  
    const chunks = Math.ceil(file.size / chunksize);  
    const chunksList = [];  
    let currentChunk = 0;  
    while (currentChunk < chunks) {  
        const start = currentChunk * chunksize;  
        const end = Math.min(file.size, start + chunksize);  
        const chunk = file.slice(start, end);  
        chunksList.push(chunk);  
        currentChunk++;  
    }  
    return chunksList;  
};

2.封裝成promise請求

chunkPromise = data => { //每個分片的請求
	return new Promise((resolve, reject) => { 
		/* 這里寫上傳的 【接口2】,傳data過去*/
	}).catch(err => {
		message.error(err.msg);
		reject();
	})
}
	 const promiseList = []
	 const chunkList = chunkFile(file, size)
	 chunkList.map(item => {
	 const formData = new FormData();
	 formData.append('file', item)
	 // limit是線程池組件 后面會寫
	 promiseList.push(limit(() => this.chunkPromise(formData, chunks)))
})

promise請求數組做線程池限制處理 p-limit

p-limit npm 包是一個實用工具,它允許你限制同時運行的 Promise 數量。當你擁有可以在并行中運行的操作,但由于資源限制想要限制這些操作的數量時,這個工具就很有用,有助于控制并發(fā)性。

p-limit npm地址官方案例:

const pLimit = require('p-limit');
const limit = pLimit(2);

const input = [
  limit(() => fetchSomething('foo')),
  limit(() => fetchSomething('bar')),
  limit(() => doSomethingElse()),
];

// Only two promises will run at once, the rest will be queued
Promise.all(input).then(results => {
  console.log(results);
});

接口3:promise.all執(zhí)行結束后,請求一個是否合并成功的接口

	Promise.all(promiseList).then(res =>{
		// 這里寫接口3 問后端是否合并成功了
	}).catch(err => {
		message.error(err.msg);
	})

完整主函數

分片大小建議不超過最大不超過5M

const md5Str = await this.hash(chunksList);
/* 這里寫發(fā)送md5Str【接口1】 的方法,獲取已上傳片數 */
const promiseList = []
const chunkList = this.chunkFile(file, size)
chunkList.map(item => {
	const formData = new FormData();
	formData.append('file', item)
	promiseList.push(limit(() => this.chunkPromise(formData, chunks))) // 【接口2 在this.chunkPromise里】
}
Promise.all(promiseList).then(res =>{
		// 這里寫【接口3】 問后端是否合并成功了
	}).catch(err => {
		message.error(err.msg);
	})

待優(yōu)化的地方: 使用Web Workers進行分片上傳

Web Workers在后臺線程中運行,它們不會阻塞主線程,這意味著主線程可以繼續(xù)響應用戶的操作,如界面渲染和交互。在分片上傳過程中,每個文件塊可以在單獨的Worker中處理,從而實現并行處理,大大提高了上傳速度。同時,由于Worker不會與主線程共享內存,因此可以避免內存競爭和阻塞,進一步提升了性能。

總結

到此這篇關于JS前端分片上傳大文件的文章就介紹到這了,更多相關JS前端分片上傳大文件內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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