js自己实现一个大文件切片上传+断点续传的示例代码

本文主要介绍了js自己实现一个大文件切片上传+断点续传的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

PM：喂，那个切图仔，我这里有个100G的视频要上传，你帮我做一个上传后台，下班前给我哦，辛苦了。
我：。。。
相信每个切图工程师，都接触过文件上传的需求，一般的小文件，我们直接使用 input file，然后构造一个 new FormData()对象，扔给后端就可以了。如果使用了 Ant design 或者 element ui 之类的ui库，那更简单，直接调用一下api即可。当然了，复杂一些的，市面上也有不少优秀的第三方插件，比如WebUploader。但是作为一个有追求的工程师，怎么能仅仅满足于使用插件呢，今天我们就来自己实现一个。

首先我们来分析一下需求

一个上传组件，需要具备的功能：

需要校验文件格式
可以上传任何文件，包括超大的视频文件（切片）
上传期间断网后，再次联网可以继续上传（断点续传）
要有进度条提示
已经上传过同一个文件后，直接上传完成（秒传）

前后端分工：

前端：

文件格式校验
文件切片、md5计算
发起检查请求，把当前文件的hash发送给服务端，检查是否有相同hash的文件
上传进度计算
上传完成后通知后端合并切片

后端：

检查接收到的hash是否有相同的文件，并通知前端当前hash是否有未完成的上传
接收切片
合并所有切片

架构图如下

接下来开始具体实现

一、格式校验

对于上传的文件，一般来说，我们要校验其格式，仅需要获取文件的后缀（扩展名），即可判断其是否符合我们的上传限制：

  //文件路径 var filePath = "file://upload/test.png-600"; //获取最后一个.的位置 var index= filePath.lastIndexOf("."); //获取后缀 var ext = filePath.substr(index+1); //输出结果 console.log(ext); // 输出： png

但是，这种方式有个弊端，那就是我们可以随便篡改文件的后缀名，比如：test.mp4 ，我们可以通过修改其后缀名：test.mp4 -> test.png-600 ，这样即可绕过限制进行上传。那有没有更严格的限制方式呢？当然是有的。

那就是通过查看文件的二进制数据来识别其真实的文件类型，因为计算机识别文件类型时，并不是真的通过文件的后缀名来识别的，而是通过 “魔数”（Magic Number）来区分，对于某一些类型的文件，起始的几个字节内容都是固定的，根据这几个字节的内容就可以判断文件的类型。借助十六进制编辑器，可以查看一下图片的二进制数据，我们还是以test.png-600为例：

由上图可知，PNG 类型的图片前 8 个字节是 0x89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A。基于这个结果，我们可以据此来做文件的格式校验，以vue项目为例：

以上为校验文件类型的方法，对于其他类型的文件，比如mp4，xsl等，大家感兴趣的话，也可以通过工具查看其二进制数据，以此来做格式校验。

以下为汇总的一些文件的二进制标识：

  1.JPEG/JPG - 文件头标识 (2 bytes): ff, d8 文件结束标识 (2 bytes): ff, d9
  2.TGA - 未压缩的前 5 字节 00 00 02 00 00 - RLE 压缩的前 5 字节 00 00 10 00 00
  3.PNG - 文件头标识 (8 bytes) 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A
  4.GIF - 文件头标识 (6 bytes) 47 49 46 38 39(37) 61
  5.BMP - 文件头标识 (2 bytes) 42 4D B M
  6.PCX - 文件头标识 (1 bytes) 0A
  7.TIFF - 文件头标识 (2 bytes) 4D 4D 或 49 49
  8.ICO - 文件头标识 (8 bytes) 00 00 01 00 01 00 20 20
  9.CUR - 文件头标识 (8 bytes) 00 00 02 00 01 00 20 20
  10.IFF - 文件头标识 (4 bytes) 46 4F 52 4D
  11.ANI - 文件头标识 (4 bytes) 52 49 46 46

二、文件切片

假设我们要把一个1G的视频，分割为每块1MB的切片，可定义 DefualtChunkSize = 1 * 1024 * 1024，通过 spark-md5来计算文件内容的hash值。那如何分割文件呢，使用文件对象File的方法File.prototype.slice即可。

需要注意的是，切割一个较大的文件，比如10G，那分割为1Mb大小的话，将会生成一万个切片，众所周知，js是单线程模型，如果这个计算过程在主线程中的话，那我们的页面必然会直接崩溃，这时，就该我们的 Web Worker 来上场了。

Web Worker 的作用，就是为 JavaScript 创造多线程环境，允许主线程创建 Worker 线程，将一些任务分配给后者运行。在主线程运行的同时，Worker 线程在后台运行，两者互不干扰。具体的作用，不了解的同学可以自行去学些一下。这里就不展开讲了。

以下为部分关键代码：

  // upload.js   // 创建一个worker对象   const worker = new worker('worker.js')   // 向子线程发送消息，并传入文件对象和切片大小，开始计算分割切片   worker.postMessage(file, DefualtChunkSize)   // 子线程计算完成后，会将切片返回主线程   worker.onmessage = (chunks) => {     ...   }

子线程代码：

  // worker.js   // 接收文件对象及切片大小   onmessage (file, DefualtChunkSize) => {     let blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice,       chunks = Math.ceil(file.size / DefualtChunkSize),       currentChunk = 0,       spark = new SparkMD5.ArrayBuffer(),       fileReader = new FileReader();     fileReader.onload = function (e) {       console.log('read chunk nr', currentChunk + 1, 'of');       const chunk = e.target.result;       spark.append(chunk);       currentChunk++;       if (currentChunk < chunks) {         loadNext();       } else {         let fileHash = spark.end();         console.info('finished computed hash', fileHash);         // 此处为重点，计算完成后，仍然通过postMessage通知主线程         postMessage({ fileHash, fileReader })       }     };     fileReader.onerror = function () {       console.warn('oops, something went wrong.');     };     function loadNext() {       let start = currentChunk * DefualtChunkSize,         end = ((start + DefualtChunkSize) >= file.size) ? file.size : start + DefualtChunkSize;       let chunk = blobSlice.call(file, start, end);       fileReader.readAsArrayBuffer(chunk);     }     loadNext();   }

以上利用worker线程，我们即可得到计算后的切片，以及md5值。

三、断点续传 + 秒传 + 上传进度

在拿到切片和md5后，我们首先去服务器查询一下，是否已经存在当前文件。

如果已存在，并且已经是上传成功的文件，则直接返回前端上传成功，即可实现"秒传"。
如果已存在，并且有一部分切片上传失败，则返回给前端已经上传成功的切片name，前端拿到后，根据返回的切片，计算出未上传成功的剩余切片，然后把剩余的切片继续上传，即可实现"断点续传"。
如果不存在，则开始上传，这里需要注意的是，在并发上传切片时，需要控制并发量，避免一次性上传过多切片，导致崩溃。

// 检查是否已存在相同文件    async function checkAndUploadChunk(chunkList, fileMd5Value) {     const requestList = []     // 如果不存在，则上传     for (let i = 0; i < chunkList; i++) {       requestList.push(upload({ chunkList[i], fileMd5Value, i }))     }     // 并发上传     if (requestList?.length) {       await Promise.all(requestList)     }   }  // 上传chunk   function upload({ chunkList, chunk, fileMd5Value, i }) {     current = 0     let form = new FormData()     form.append("data", chunk) //切片流     form.append("total", chunkList.length) //总片数     form.append("index", i) //当前是第几片          form.append("fileMd5Value", fileMd5Value)     return axios({       method: 'post',       url: BaseUrl + "/upload",       data: form     }).then(({ data }) => {       if (data.stat) {         current = current + 1         // 获取到上传的进度         const uploadPercent = Math.ceil((current / chunkList.length) * 100)       }     })   }

所有切片上传完成后，再向后端发送一个上传完成的请求，即通知后端把所有切片进行合并，最终完成整个上传流程。
大功告成！由于篇幅有限，本文主要讲了前端的实现思路，最终落地成完整的项目，还是需要大家根据真实的项目需求来实现。

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