前端使用vue-simple-uploader进行分片上传

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 一、安装vue-simple-uploader

二、在vue中使用 

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 一、安装vue-simple-uploader

npm install vue-simple-uploader --save

main.js初始化vue-simple-uploader

import uploader from 'vue-simple-uploader'Vue.use(uploader)

common/config文件

export const ACCEPT_CONFIG = {image: ['.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp'],video: ['.mp4', '.rmvb', '.mkv', '.wmv', '.flv'],document: ['.doc', '.docx', '.xls', '.xlsx', '.ppt', '.pptx', '.pdf', '.txt', '.tif', '.tiff', '.rar', '.zip'],getAll() {return [...this.image, ...this.video, ...this.document]}
}

二、在vue中使用 

<template><!-- 上传器 --><!-- 1、 options：uploader属性配置
fileStatusText：上传结果信息提示
@upload-start="onUploadStart" // 上传开始监听
@file-added="onFileAdded" // 文件上传到服务器前操作，可用校验等
@file-progress="onFileProgress" // onFileProgress上传进度回调
@file-success="onFileSuccess" // 所有分片上传完毕执行
@file-error="onFileError" // 上传错误监听 --><uploaderref="uploader":options="options":auto-start="false":file-status-text="fileStatusText"class="uploader-ui"@file-added="onFileAdded"@file-success="onFileSuccess"@file-progress="onFileProgress"@file-error="onFileError"><uploader-unsupport /><uploader-drop><div><uploader-btn id="global-uploader-btn" ref="uploadBtn" :attrs="attrs">选择文件<i class="el-icon-upload el-icon--right" /></uploader-btn></div></uploader-drop><uploader-list /></uploader>
</template><script>
import { ACCEPT_CONFIG } from '@/common/config'
import SparkMD5 from 'spark-md5'
import * as API from '@/api/index'
// import { mergeFile } from '@/api/modules/uploadFile'export default {data() {return {options: {// 目标上传 URL，默认POST   文件块上传  分片检查接口target: '/upgrade/system/fileTransfer/chunk',// 分块大小(单位：字节)chunkSize: '2048000',// 上传文件时文件内容的参数名，对应chunk里的Multipart对象名，默认对象名为filefileParameterName: 'upfile',// 失败后最多自动重试上传次数maxChunkRetries: 3,// 是否开启服务器分片校验，对应GET类型同名的target URLtestChunks: true,/*服务器分片校验函数，判断秒传及断点续传,传入的参数是Uploader.Chunk实例以及请求响应信息reponse码是successStatuses码时，才会进入该方法reponse码如果返回的是permanentErrors 中的状态码，不会进入该方法，直接进入onFileError函数 ，并显示上传失败reponse码是其他状态码，不会进入该方法，正常走标准上传checkChunkUploadedByResponse函数直接return true的话，不再调用上传接口*/checkChunkUploadedByResponse: function(chunk, response_msg) {const objMessage = JSON.parse(response_msg)if (objMessage.data.skipUpload) {return true}return (objMessage.uploadedChunks || []).indexOf(chunk.offset + 1) >= 0}},// 接受的文件类型attrs: {accept: ACCEPT_CONFIG.getAll()},fileStatusText: {success: '上传成功',error: '上传失败',uploading: '上传中',paused: '暂停',waiting: '等待上传'},relativePath: ''}},methods: {// 文件上传到服务器前操作，可用校验等onFileAdded(file) {this.relativePath = file.relativePaththis.computeMD5(file)},// onFileProgress上传进度回调onFileProgress(rootFile, file, chunk) {console.log(`上传中 ${file.name}，chunk：${chunk.startByte / 1024 / 1024} ~ ${chunk.endByte / 1024 / 1024}`)},/*第一个参数 rootFile 就是成功上传的文件所属的根 Uploader.File 对象，它应该包含或者等于成功上传文件；第二个参数 file 就是当前成功的 Uploader.File 对象本身；第三个参数就是 message 就是服务端响应内容，永远都是字符串；第四个参数 chunk 就是 Uploader.Chunk 实例，它就是该文件的最后一个块实例，如果你想得到请求响应码的话，chunk.xhr.status就是*/// 成功之后调取合并接口onFileSuccess(rootFile, file, response, chunk) {const data = {fileMd5: file.uniqueIdentifier,fileSize: file.size,fileSource: 0,fileName: file.relativePath}API.mergeFile(data).then(res => {console.log(this.$refs.uploader)this.$emit('handlerCloses', file, this.$refs.uploader)})// refProjectId为预留字段，可关联附件所属目标，例如所属档案，所属工程等// file.refProjectId = '123456789'// mergeFile(file).then(responseData => {//   if (responseData.data.code === 415) {//     console.log('合并操作未成功，结果码：' + responseData.data.code)//   }// }).catch(function(error) {//   console.log('合并后捕获的未知异常：' + error)// })},// 上传错误监听onFileError(rootFile, file, response, chunk) {console.log('上传完成后异常信息：' + response)},//  计算md5，实现断点续传及秒传   @param filecomputeMD5(file) {file.pause()// 单个文件的大小限制2Gconst fileSizeLimit = 2 * 1024 * 1024 * 1024console.log('文件大小：' + file.size)console.log('限制大小：' + fileSizeLimit)if (file.size > fileSizeLimit) {this.$message({showClose: true,message: '文件大小不能超过2G'})file.cancel()}const fileReader = new FileReader()const time = new Date().getTime()const blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlicelet currentChunk = 0const chunkSize = 10 * 1024 * 1000const chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize)const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer()// 由于计算整个文件的Md5太慢，因此采用只计算第1块文件的md5的方式const chunkNumberMD5 = 1loadNext()fileReader.onload = e => {spark.append(e.target.result)if (currentChunk < chunkNumberMD5) {loadNext()} else {const md5 = spark.end()file.uniqueIdentifier = md5file.resume()// const api = true// const params = {//   fileMd5: md5,//   fileName: this.relativePath// }// // 分片检查  是否有重复的md5// API.transChunk(params).then(res => {//   console.log(res.data.skipUpload)//   // 无重复文件//   if (res.data.skipUpload === false) {//     file.uniqueIdentifier = md5//     file.resume()//   } else if (res.data.skipUpload === true) {//     console.log(res.data.skipUpload, 'true')//     this.$message.error('已上传过此文件！')//     // 有重复的文件上传 则退出//     file.cancel()//   }// })console.log(`MD5计算完毕：${file.name} \nMD5：${md5} \n分片：${chunks} 大小:${file.size} 用时：${new Date().getTime() - time} ms`)}}fileReader.onerror = function() {this.error(`文件${file.name}读取出错，请检查该文件`)file.cancel()}function loadNext() {const start = currentChunk * chunkSizeconst end = ((start + chunkSize) >= file.size) ? file.size : start + chunkSizefileReader.readAsArrayBuffer(blobSlice.call(file.file, start, end))currentChunk++console.log('计算第' + currentChunk + '块')}},close() {this.uploader.cancel()},error(msg) {this.$notify({title: '错误',message: msg,type: 'error',duration: 2000})}}
}
</script><style>.uploader-ui {padding: 15px;margin: 40px auto 0;font-size: 12px;font-family: Microsoft YaHei;box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, .4);}.uploader-ui .uploader-btn {margin-right: 4px;font-size: 12px;border-radius: 3px;color: #FFF;background-color: #409EFF;border-color: #409EFF;display: inline-block;line-height: 1;white-space: nowrap;}.uploader-ui .uploader-list {max-height: 440px;overflow: auto;overflow-x: hidden;overflow-y: auto;}
</style>