基于Node.js的大文件分片上传
我们在做文件上传的时候，如果文件过大，可能会导致请求超时的情况。所以，在遇到需要对大文件进行上传的时候，就需要对文件进行分片上传的操作。同时如果文件过大，在网络不佳的情况下，如何做到断点续传？也是需要记录当前上传文件，然后在下一次进行上传请求的时候去做判断。
先上代码：代码仓库地址
前端
1. index.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<title>文件上传</title>
<script src="https://cdn.bootcss.com/axios/0.18.0/axios.min.js"></script>
<script src="https://code.jquery.com/jquery-3.4.1.js"></script>
<script src="./spark-md5.min.js"></script>
<script>
$(document).ready(() => {
const chunkSize = 1 * 1024 * 1024; // 每个chunk的大小，设置为1兆
// 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);
});
});
});
})
window.onload = () => {
}
</script>
</head>
<body>
<h1>大文件上传测试</h1>
<section>
<h3>自定义上传文件</h3>
<input id="file" type="file" name="avatar"/>
<div>
<input id="submitBtn" type="button" value="提交">
</div>
</section>
</body>
</html>2. 依赖的文件
后端
1. app.js
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);2. utils/dir.js
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
};操作步骤说明
服务端的搭建
我们以下的操作都是保证在已经安装node以及npm的前提下进行。node的安装以及使用可以参考官方网站。
- 新建项目文件夹file-upload
- 使用npm初始化一个项目：cd file-upload && npm init
-
安装相关依赖
npm i koa npm i koa-router --save // Koa路由 npm i koa-multer --save // 文件上传处理模块 npm i koa-static --save // Koa静态资源处理模块 npm i fs-extra --save // 文件处理 npm i koa-body --save // 请求参数解析 -
创建项目结构
file-upload - static - index.html - spark-md5.min.js - uploads - temp - utils - dir.js - app.js - 复制相应的代码到指定位置即可
- 项目启动：node app.js (可以使用 nodemon 来对服务进行管理)
- 访问：http://localhost:9000/index.html
其中细节部分代码里有相应的注释说明，浏览代码就一目了然。
后续延伸：断点续传、多文件多批次上传
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