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基于Node.js的大文件分片上传示例

本文主要是介绍基于Node.js的大文件分片上传示例,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

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
axios.js
jquery
spark-md5.js

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。

1、新建项目文件夹file-upload

2、使用npm初始化一个项目:cd file-upload && npm init

3、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

4、创建项目结构

  file-upload
    - static
      - index.html
      - spark-md5.min.js
    - uploads
      - temp
    - utils
      - dir.js
    - app.js

5、复制相应的代码到指定位置即可

6、项目启动:node app.js (可以使用 nodemon 来对服务进行管理)

7、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

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持找一找教程网。

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