某一天,在逛某金的时候突然看到这篇文章,前端大文件上传,之前也研究过类似的原理,但是一直没能亲手做一次,始终感觉有点虚,最近花了点时间,精(熬)心(夜)准(肝)备(爆)了个例子,来和大家分享。

本文代码:github

upload

问题

Knowing the time available to provide a response can avoid problems with timeouts. Current implementations select times between 30 and 120 seconds

https://tools.ietf.org/id/draft-thomson-hybi-http-timeout-00.html

如果一个文件太大,比如音视频数据、下载的excel表格等等,如果在上传的过程中,等待时间超过30 ~ 120s,服务器没有数据返回,就有可能被认为超时,这是上传的文件就会被中断。

另外一个问题是,在大文件上传的过程中,上传到服务器的数据因为服务器问题或者其他的网络问题导致中断、超时,这是上传的数据将不会被保存,造成上传的浪费。

原理

大文件上传利用将大文件分片的原则,将一个大文件拆分成几个小的文件分别上传,然后在小文件上传完成之后,通知服务器进行文件合并,至此完成大文件上传。

这种方式的上传解决了几个问题:

  • 文件太大导致的请求超时
  • 将一个请求拆分成多个请求(现在比较流行的浏览器,一般默认的数量是6个,同源请求并发上传的数量),增加并发数,提升了文件传输的速度
  • 小文件的数据便于服务器保存,如果发生网络中断,下次上传时,已经上传的数据可以不再上传

实现

文件分片

File接口是基于Blob的,因此我们可以将上传的文件对象使用slice方法 进行分割,具体的实现如下:

export const slice = (file, piece = CHUNK_SIZE) => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    let totalSize = file.size;
    const chunks = [];
    const blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice;
    let start = 0;
    const end = start + piece >= totalSize ? totalSize : start + piece;

    while (start < totalSize) {
        const chunk = blobSlice.call(file, start, end);
        chunks.push(chunk);

        start = end;
        const end = start + piece >= totalSize ? totalSize : start + piece;
    }
    
    resolve(chunks);
  });
};

然后将每个小的文件,使用表单的方式上传

_chunkUploadTask(chunks) {
    for (let chunk of chunks) {
        const fd = new FormData();
        fd.append('chunk', chunk);

        return axios({
          url: '/upload',
          method: 'post',
          data: fd,
        })
          .then((res) => res.data)
          .catch((err) => {});
    }
}

后端采用了express,接收文件采用了[multer](https://github.com/expressjs/multer)这个 库

multer上传的的方式有single、array、fields、none、any,做单文件上传,采用singlearray皆可,使用比较简便,通过req.filereq.files来拿到上传文件的信息

另外需要通过disk storage来定制化上传文件的文件名,保证在每个上传的文件chunk都是唯一的。

const storage = multer.diskStorage({
  destination: uploadTmp,
  filename: (req, file, cb) => {
    // 指定返回的文件名,如果不指定,默认会随机生成
    cb(null, file.fieldname);
  },
});
const multerUpload = multer({ storage });

// router
router.post('/upload', multerUpload.any(), uploadService.uploadChunk);

// service
uploadChunk: async (req, res) => {
  const file = req.files[0];
  const chunkName = file.filename;

  try {
    const checksum = req.body.checksum;
    const chunkId = req.body.chunkId;

    const message = Messages.success(modules.UPLOAD, actions.UPLOAD, chunkName);
    logger.info(message);
    res.json({ code: 200, message });
  } catch (err) {
    const errMessage = Messages.fail(modules.UPLOAD, actions.UPLOAD, err);
    logger.error(errMessage);
    res.json({ code: 500, message: errMessage });
    res.status(500);
  }
}

上传的文件会被保存在uploads/tmp下,这里是由multer自动帮我们完成的,成功之后,通过req.files能够获取到文件的信息,包括chunk的名称、路径等等,方便做后续的存库处理。

为什么要保证chunk的文件名唯一?

  • 因为文件名是随机的,代表着一旦发生网络中断,如果上传的分片还没有完成,这时数据库也不会有相应的存片记录,导致在下次上传的时候找不到分片。这样的后果是,会在tmp目录下存在着很多游离的分片,而得不到删除。
  • 同时在上传暂停的时候,也能根据chunk的名称来删除相应的临时分片(这步可以不需要,multer判断分片存在的时候,会自动覆盖)

如何保证chunk唯一,有两个办法,

  • 在做文件切割的时候,给每个chunk生成文件指纹 (chunkmd5)
  • 通过整个文件的文件指纹,加上chunk的序列号指定(filemd5 + chunkIndex
// 修改上述的代码
const chunkName = `${chunkIndex}.${filemd5}.chunk`;
const fd = new FormData();
fd.append(chunkName, chunk);

至此分片上传就大致完成了。

文件合并

文件合并,就是将上传的文件分片分别读取出来,然后整合成一个新的文件,比较耗IO,可以在一个新的线程中去整合。

for (let chunkId = 0; chunkId < chunks; chunkId++) {
  const file = `${uploadTmp}/${chunkId}.${checksum}.chunk`;
  const content = await fsPromises.readFile(file);
  logger.info(Messages.success(modules.UPLOAD, actions.GET, file));
  try {
    await fsPromises.access(path, fs.constants.F_OK);
    await appendFile({ path, content, file, checksum, chunkId });
    if (chunkId === chunks - 1) {
        res.json({ code: 200, message });
    }
  } catch (err) {
    await createFile({ path, content, file, checksum, chunkId });
  }
}

Promise.all(tasks).then(() => {
  // when status in uploading, can send /makefile request
  // if not, when status in canceled, send request will delete chunk which has uploaded.
  if (this.status === fileStatus.UPLOADING) {
    const data = { chunks: this.chunks.length, filename, checksum: this.checksum };
    axios({
      url: '/makefile',
      method: 'post',
      data,
    })
      .then((res) => {
        if (res.data.code === 200) {
          this._setDoneProgress(this.checksum, fileStatus.DONE);
          toastr.success(`file ${filename} upload successfully!`);
        }
      })
      .catch((err) => {
        console.error(err);
        toastr.error(`file ${filename} upload failed!`);
      });
  }
});
  • 首先使用access判断分片是否存在,如果不存在,则创建新文件并读取分片内容
  • 如果chunk文件存在,则读取内容到文件中
  • 每个chunk读取成功之后,删除chunk

这里有几点需要注意:

  • 如果一个文件切割出来只有一个chunk,那么就需要在createFile的时候进行返回,否则请求一直处于pending状态。

    await createFile({ path, content, file, checksum, chunkId });
    
    if (chunks.length === 1) {
      res.json({ code: 200, message });
    }
    
  • makefile之前务必要判断文件是否是上传状态,不然在cancel的状态下,还会继续上传,导致chunk上传之后,chunk文件被删除,但是在数据库中却存在记录,这样合并出来的文件是有问题的。

文件秒传

miao

如何做到文件秒传,思考三秒,公布答案,3. 2. 1…..,其实只是个障眼法。

为啥说是个障眼法,因为根本就没有传,文件是从服务器来的。这就有几个问题需要弄清楚,

  • 怎么确定文件是服务器中已经存在了的?
  • 文件的上传的信息是保存在数据库中还是客户端?
  • 文件名不相同,内容相同,应该怎么处理?

问题一:怎么判断文件已经存在了?

可以为每个文件上传生成对应的指纹,但是如果文件太大,客户端生成指纹的时间将大大增加,怎么解决这个问题?

还记得之前的slice,文件切片么?大文件不好做,同样的思路,切成小文件,然后计算md5值就好了。这里使用spark-md5这个库来生成文件hash。改造上面的slice方法。

export const checkSum = (file, piece = CHUNK_SIZE) => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    let totalSize = file.size;
    let start = 0;
    const blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice;
    const chunks = [];
    const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
    const fileReader = new FileReader();

    const loadNext = () => {
      const end = start + piece >= totalSize ? totalSize : start + piece;
      const chunk = blobSlice.call(file, start, end);

      start = end;
      chunks.push(chunk);
      fileReader.readAsArrayBuffer(chunk);
    };

    fileReader.onload = (event) => {
      spark.append(event.target.result);

      if (start < totalSize) {
        loadNext();
      } else {
        const checksum = spark.end();
        resolve({ chunks, checksum });
      }
    };

    fileReader.onerror = () => {
      console.warn('oops, something went wrong.');
      reject();
    };

    loadNext();
  });
};

问题二:文件的上传的信息是保存在数据库中还是客户端?

文件上传的信息最好是保存在服务端的数据库中(客户端可以使用IndexDB),这样做有几个优点,

  • 数据库服务提供了成套的CRUD,方便数据的操作
  • 当用户刷新浏览器之后,或者更换浏览器之后,文件上传的信息不会丢失

这里主要强调的是第二点,因为第一条客户端也可以做

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