WEB前端开发中如何实现大文件上传？

大文件上传是个非常普遍的场景，在面试中也会经常被问到，大文件上传的实现思路和流程。在日常开发中，无论是云存储、视频分享平台还是企业级应用，大文件上传都是用户与服务器之间交互的重要环节。随着现代网络应用的日益复杂化，大文件上传已经成为前端开发中不可或缺的一部分。

然而，在实现大文件上传时，我们通常会面临以下几个挑战：

1. 上传超时：一般前端请求都会限制最大请求时长，比如axios设置timeout，或者是 nginx（或其它代理/网关） 限制了最大请求时长。

2. 服务器压力：大文件上传会给服务器带来较大的压力，甚至可能导致服务器崩溃。

3. 文件大小超限：一般后端都会对上传文件的大小做限制，比如nginx和server都会限制。

4. 用户体验：上传过程中用户需要等待较长时间，用户体验差。

5. 网络波动：各种网络原因导致上传失败，比如网络不稳定可能导致上传过程中断，且失败之后需要从头开始。

对于前三点，虽说可以通过一定的配置来解决，但有时候也相当麻烦，或者服务器就规定不允许上传大型文件，需要兼顾实际场景。上传慢的话倒是无伤大雅，忍一忍是可以接受的，只是体验不好，但是失败后在重头开始上传，在网络环境差的时候简直就是灾难。为了应对以上挑战，我们就需要用到切片上传、断点续传等技术手段。

二、实现思路分析

整体流程图如下：

思路如下：

1. 每个文件要有自己唯一的标识，因此在进行分片上传前，需要对整个文件进行MD5加密，生成MD5码，在后面上传文件每次调用接口时以formData格式上传给后端。可以使用spark-md5 计算文件的内容hash，以此来确定文件的唯一性将文件hash发送到服务端进行查询。以此来确定该文件在服务端的存储情况，这里可以分为三种：未上传、已上传、上传部分。

2. 根据服务端返回的状态执行不同的上传策略。已上传：执行秒传策略，即快速上传，实际上没有对该文件进行上传，因为服务端已经有这份文件了。未上传、上传部分：执行计算待上传分块的策略并发上传还未上传的文件分块。当传完最后一个文件分块时，向服务端发送合并的指令，即完成整个大文件的分块合并，实现在服务端的存储。

上传过程：

1. 分割文件：将要上传的文件切割成多个小文件片段。主要使用JavaScript的File API中的slice方法来实现。

2. 上传文件分片：使用XMLHttpRequest或者Fetch API将分片信息以formData格式，并携带相关信息，如文件名、文件ID、当前片段序号等参数传给分片接口。

3. 后端接收并保存文件片段：后端接收到每个文件片段后，将其保存在临时位置，并记录文件片段的序号、文件ID和文件MD5 hash值等信息。

4. 续传处理：如果上传过程中断，下次继续上传时，通过查询后端已保存的文件片段信息，得知需要上传的文件片段，从断点处继续上传剩余的文件片段。

5. 合并文件：当所有文件片段都上传完成后，后端根据文件ID将所有片段合并成完整的文件。

三、切片上传

切片上传原理：通过使用JavaScript的File API中的slice方法将大文件分割成多个小片段（chunk），然后逐个上传每个片段，在上传完切片后，前端通知后台再将文件片段拼接为一个完整的文件。

这样做的优点是可以并行多个请求一起上传文件，提高上传效率，并且在上传过程中如果某个片段因为某些原因上传失败，也不会影响其它文件切片，只需要重新上传该失败片段即可，不必重新上传整个文件。

实现思路：

在JavaScript中，文件File对象是Blob对象的子类，Blob对象包含了slice方法，通过这个方法，可以对二进制文件进行拆分。循环发送多个上传请求，然后返回结果后计数，当计数达到file片段长度后终止上传。

<input type="file" name="file" id="file" />

const eleFile = document.getElementById('file');
eleFile.addEventListener('change', (event) => {const file = event.target.files[0];// 上传分块大小，单位Mbconst chunkSize = 1024 * 1024 * 1;// 当前已执行分片数位置let currentPosition = 0;//初始化分片方法，兼容问题let blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice;while(currentPosition < file.size) {const chunk = blobSlice.call(file, currentPosition, currentPosition + chunkSize);uploadChunk(chunk);currentPosition += chunkSize;}
})function uploadChunk(chunk) {// 将分片信息以formData格式作为参数传给分片接口let formData = new FormData();formData.append('fileChunk', chunk);// 根据项目实际情况axios.post('/api/oss/upload/file', formData, {headers: { 'Content-Type': 'multipart/form-data' },timeout: 600000,}).then(res => {// 上传成功console.log('分片上传成功', res)}).catch(error => {// 上传失败console.log('分片上传失败', error)})
}

四、并发上传

并发上传相对要优雅一下，将文件分割成小片段后，使用Promise.all()把所有请求都放到一个Promise.all里，它会自动判断所有请求都完成然后触发 resolve 方法。并发上传可以同时上传多个片段而不是依次上传，进一步提高效率。

实现思路：

1、使用slice方法对二进制文件进行拆分，并把拆分的片段放到chunkList里面。

2、使用map将chunkList里面的每个chunk映射到一个Promise上传方法。

3、把所有请求都放到一个Promise.all里，它会自动判断所有请求都完成然后触发 resolve 方法，上传成功后通知后端合并分片文件。

代码实现如下：

const eleFile = document.getElementById('file');
eleFile.addEventListener('change', (event) => {const file = event.target.files[0];// 上传分块大小，单位Mbconst chunkSize = 1024 * 1024 * 1;// 当前已执行分片数位置let currentPosition = 0;// 存储文件的分片let chunkList = [];//初始化分片方法，兼容问题let blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice;while(currentPosition < file.size) {const chunk = blobSlice.call(file, currentPosition, currentPosition + chunkSize);chunkList.push(chunk);currentPosition += chunkSize;}uploadChunk(chunkList, file.name)
})function uploadChunk(chunkList, fileName) {const uploadPromiseList = chunkList.map((chunk, index) => {// 将分片信息以formData格式作为参数传给分片接口let formData = new FormData();formData.append('fileChunk', chunk);// 可以根据实际的需要添加其它参数，比如切片的索引formData.append('index', index);// 根据项目实际情况return axios.post('/api/oss/upload/file', formData, {headers: { 'Content-Type': 'multipart/form-data' },timeout: 600000,})})Promise.all(uploadPromiseList).then(res => {// 上传成功并通知后端合并分片文件axios.post('/api/oss/file/merge', {message: fileName},{headers: { 'Content-Type': 'application/json' },timeout: 600000,}).then(data => {console.log('文件合并成功', data)})}).catch(error => {// 上传错误console.log('上传失败', error)})
}

五、断点续传之1

断点续传允许在网络中断或其它原因导致上传失败时，从上次上传中断的位置继续上传，而不是重新从头上传整个文件。

实现断点续传需要后端配合记录上传的进度，并且在前端重新上传时，需要先查询已上传的进度，让后从断点处继续上传。

const eleFile = document.getElementById('file');
eleFile.addEventListener('change', (event) => {const file = event.target.files[0];// 上传分块大小，单位Mbconst chunkSize = 1024 * 1024 * 1;// 当前已执行分片数位置let currentPosition = 0;// 存储文件的分片let chunkList = [];//初始化分片方法，兼容问题let blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice;while(currentPosition < file.size) {const chunk = blobSlice.call(file, currentPosition, currentPosition + chunkSize);chunkList.push(chunk);currentPosition += chunkSize;}axios.post('/api/upload/file/history',{fileName: file.name},{headers: { 'Content-Type': 'multipart/form-data' },timeout: 600000,}).then(res => {const historyChunks = res.uploadedChunks;const remainChunks = chunkList.filter((item, index) => !historyChunks.includes(index));// 并发上传剩余分片uploadChunk(remainChunks, file.name)})
})function uploadChunk(chunkList, fileName) {const uploadPromiseList = chunkList.map((chunk, index) => {// 将分片信息以formData格式作为参数传给分片接口let formData = new FormData();formData.append('fileChunk', chunk);// 可以根据实际的需要添加其它参数，比如切片的索引formData.append('index', index);// 根据项目实际情况return axios.post('/api/oss/upload/file', formData, {headers: { 'Content-Type': 'multipart/form-data' },timeout: 600000,})})Promise.all(uploadPromiseList).then(res => {// 剩余分片上传成功并通知后端合并分片文件axios.post('/api/oss/file/merge', {message: fileName},{headers: { 'Content-Type': 'application/json' },timeout: 600000,}).then(data => {console.log('文件合并成功', data)})}).catch(error => {// 上传错误console.log('上传失败', error)})
}

以上是一个简易版的断点续传实现流程代码，但在实际场景应用中我们还需要更严谨的处理来实现断点续传功能。不如，上传文件前通常需要生成文件的唯一标识，比如文件名与文件大小的组合、文件的hash值或者文件hash值与文件大小的组合来支持断点续传的逻辑。请继续看下面的代码实现！！！

六、断点续传之2

已上传的执行秒传策略，即快速上传，实际上没有对该文件进行上传，因为服务端已经有这份文件了。

秒传的关键在于计算文件的唯一性标识。文件的不同不是命名的差异，而是内容的差异，所以我们将整个文件的二进制码作为入参，计算 Hash 值，将其作为文件的唯一性标识。一般而言，这样做就够了，但是摘要算法是存在碰撞概率的，我们如果想要再严谨点的话，可以将文件大小也作为衡量指标，只有文件摘要和文件大小同时相等，才认为是相同的文件。

<input type="file" name="file" id="file" @change="changeFile" />

计算文件hash值可以使用spark-md5。

import SparkMD5 from 'spark-md5'

通过input的change事件获取要上传的文件。

function changeFile(event) {const file = event.target.files[0];handleUploadFile(file, 1)
}

接下来对文件进行分片和hash计算：

/*** @param {File} file 目标上传文件* @param {number} size 上传分块大小，单位Mb* @returns {filelist:ArrayBuffer,fileHash:string}*/
async function handleSliceFile(file, size = 1) {return new Promise((resolve, reject) => {// 上传分块大小，单位Mbconst chunkSize = 1024 * 1024 * size;// 分片数const totalChunkCount = file && Math.ceil(file.size / chunkSize);// 当前已执行分片数位置let currentChunkCount = 0;// 存储文件的分片let fileList = [];//初始化分片方法，兼容问题let blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice;// 文件读取对象const fileReader = new FileReader();// spark-md5 计算文件hash值SparkMD5对象const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();// 存储计算后的文件hash值let fileHash = "";// 错误fileReader.onerror = function () {reject('Error reading file');};fileReader.onload = (e) => {//当前读取的分块结果 ArrayBufferconst curChunk = e.target.result;//将当前分块追加到spark对象中spark.append(curChunk);currentChunkCount++;fileList.push(curChunk);//判断分块是否完成if (currentChunkCount >= totalChunkCount) {// 全部读取，获取文件hashfileHash = spark.end();resolve({ fileList, fileHash });} else {readNext();}};//读取下一个分块const readNext = () => {//计算分片的起始位置和终止位置const start = chunkSize * currentChunkCount;let end = start + chunkSize;if (end > file.size) {end = file.size}//读取文件，触发onLoadfileReader.readAsArrayBuffer(blobSlice.call(file, start, end))}readNext()})
}

文件上传，首选调用接口获取需要上传的文件index，返回的集合length等于0执行秒传，如果返回的集合length不等于0执行需要过滤得到需要上传的remainingChunks，使用map将remainingChunks里面的每个chunk映射为一个Promise上传方法，把所有请求都放到一个Promise.all里，上传成功后通知后端合并分片文件。

sync function handleUploadFile(file, chunkSize) {const { fileList, fileHash } = await handleSliceFile(file, chunkSize);// 存放切片let chunkList = fileList;// 显示上传的进度条let process = 0;// 获取文件上传状态const { data } = await axios.post('/api/upload/file/history', {fileHash,totalCount: chunkList.length,extname: file.name,})// 返回已经上传的const { needUploadChunks } = data;// 已上传，无待上传文件，秒传if (!needUploadChunks.length) {process = 100;return;} // 此处包含了未上传和上传部分的情况// 过滤剩余需要上传的分片序列const remainingChunks = chunkList.filter((item, index) => needUploadChunks.includes(index + 1));// 同步上传进度，断点续传情况下progress = ((chunkList.length - needUploadChunks.length) / chunkList.length) * 100;// 上传if (remainingChunks.length) {const uploadPromiseList = remainingChunks.map(async (chunk, index) => {const response = await uploadChunk(chunk, index + 1, fileHash);//更新进度progress += Math.ceil(100 / allChunkList.length);if (progress >= 100) progress = 100;return response;});Promise.all(uploadPromiseList).then(() => {// 清空已上传的切片chunkList = [];//发送请求，通知后端进行合并axios.post('/api/file/merge', {fileHash,extname: 'fileName.mp4'}, {headers: { 'Content-Type': 'multipart/form-data' },timeout: 600000,}).then(res => {console.log('合并完成', res)}).catch(error => {// 合并错误console.log('合并错误', error)})}).catch(error => {// 上传错误console.log('上传错误', error)})}
}

上传函数返回一个promise，参数为formData。

function uploadChunk(chunk, index, fileHash) {// 将分片信息以formData格式作为参数传给分片接口let formData = new FormData();formData.append('fileChunk', new Blob([chunk]));// 可以根据实际的需要添加其它参数，比如切片的索引formData.append('index', index);// 文件的标识hash值formData.append('fileHash', fileHash);// 根据项目实际情况return axios.post('/api/upload/file', formData, {headers: { 'Content-Type': 'multipart/form-data' },timeout: 600000,})
}

我们在 fileReader 里面使用了 readAsArrayBuffer 方法做转换并分割，因此传入的chunk的类型是ArrayBuffer，而formData中文件的类型应该是Blob，所以需要时用new Blob() 将每一个chunk转为Blob类型。

七、总结

断点续传的重点是文件的切片与合并，整个上传流程需要前后端配合好，细节较多。

注意事项：

1. 计算整个文件的 MD5 值，当大文件比较大时会比较慢，耗时，更好地做法是将这部分任务放在 Web Worker 中执行。Web Worker 是 HTML5 标准的一部分，它允许一段 JavaScript 程序运行在主线程之外的另外一个线程中。这样计算任务就不会影响到当前线程的渲染任务。可以和当前线程间使用 postMessage 的方式进行通讯。

2. 可以根据文件切片的状态，发送上传请求，由于存在并发限制，需要限制 request 创建个数，避免页面卡死。

3. 在上传大文件时，应提供适当的进度反馈和错误处理以确保良好的用户体验。

4. 对于文件切片、并发上传和断点续传，后端需要能够接受文件片段，并能够处理并发请求和断点数据，因此需要合后端人员密切配合。