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【文件上传系列】No.1 大文件分片、进度图展示（原生前端 + Node 后端 & Koa）
秒传效果展示
秒传思路
整理的思路是：根据文件的二进制内容生成
Hash值，然后去服务器里找，如果找到了，说明已经上传过了，所以又叫做秒传（笑）
整理文件夹、path.resolve() 介绍
接着上一章的内容，因为前端和后端的服务都写在一起了，显得有点凌乱，所以我打算分类一下
改了文件路径的话，那么各种引用也要修改，引用就很好改了，这里就不多说了
这里讲一下 path 的修改，为了方便修改 path，引用了 path 依赖，使用 path.resolve() 方法就很舒服的修改路径，常见的拼接方法如下图测试：(如果不用这个包依赖的话，想一下如何返回上一个路径呢？可能使用 split('/)[1] 类似这种方法吧。)
会使用这个包依赖之后就可以修改服务里的代码了：
200 页面正常！资源也都加载了！
前端
思路
具体思路如下
- 计算文件整体
hash，因为不同的文件，名字可能相同，不具有唯一性，所以根据文件内容计算出来的hash值比较靠谱，并且为下面秒传做准备。- 利用 web-worker 线程：因为如果是很大的文件，那么分块的数量也会很多，读取文件计算
hash是非常耗时消耗性能的，这样会使页面阻塞卡顿，体验不好，解决的一个方法是，我们开一个新线程来计算hash
工作者线程简介
《高级JavaScript程序设计》27 章简介：
工作者线程的数据传输如下：
注意在 worker 中引入的脚本也是个请求！
// index.html
function handleCalculateHash(fileChunkList) {
let worker = new Worker('./hash.js');
worker.postMessage('你好 worker.js');
worker.onmessage = function (e) {
console.log('e:>>', e);
};
}
handleCalculateHash();
// worker.js
self.onmessage = (work_e) => {
console.log('work_e:>>', work_e);
self.postMessage('你也好 index.html');
};
计算整体文件 Hash
前端拿到
Blob，然后通过fileReader转化成ArrayBuffer，然后用append()方法灌入SparkMD5.ArrayBuffer()实例中，最后SparkMD5.ArrayBuffer().end()拿到hash结果
SparkMD5 计算 Hash 性能简单测试
js-spark-md5 的 github 地址
配置 x99 2643v3 六核十二线程 基础速度：3.4GHz，睿频 3.6GHz，只测试了一遍。
// 计算时间的代码
self.onmessage = (e) => {
const { data } = e;
self.postMessage('你也好 index.html');
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
const fileReader = new FileReader();
const blob = data[0].file;
fileReader.readAsArrayBuffer(blob);
fileReader.onload = (e) => {
console.time('append');
spark.append(e.target.result);
console.timeEnd('append');
spark.end();
};
};
工作者线程：计算 Hash
这里有个注意点，就是我们一定要等到 fileReader.onload 读完一个 chunk 之后再去 append 下一个块，一定要注意这个顺序，我之前想当然写了个如下的错误版本，就是因为回调函数 onload 还没被调用（文件没有读完），我这里只是定义了回调函数要干什么，但没有保证顺序是一块一块读的。
// 错误版本
const chunkLength = data.length;
let curr = 0;
while (curr < chunkLength) {
const blob = data[curr].file;
curr++;
const fileReader = new FileReader();
fileReader.readAsArrayBuffer(blob);
fileReader.onload = (e) => {
spark.append(e.target.result);
};
}
const hash = spark.end();
console.log(hash);
如果想保证在回调函数内处理问题，我目前能想到的办法：一种方法是递归，另一种方法是配合 await
这个是非递归版本的，比较好理解。
// 非递归版本
async function handleBlob2ArrayBuffer(blob) {
return new Promise((resolve) => {
const fileReader = new FileReader();
fileReader.readAsArrayBuffer(blob);
fileReader.onload = function (e) {
resolve(e.target.result);
};
});
}
self.onmessage = async (e) => {
const { data } = e;
self.postMessage('你也好 index.html');
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
for (let i = 0, len = data.length; i < len; i++) {
const eachArrayBuffer = await handleBlob2ArrayBuffer(data[i].file);
spark.append(eachArrayBuffer); // 这个是同步的，可以 debugger 打断点试一试。
}
const hash = spark.end();
};
递归的版本代码比较简洁
// 递归版本
self.onmessage = (e) => {
const { data } = e;
console.log(data);
self.postMessage('你也好 index.html');
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
function loadNext(curr) {
const fileReader = new FileReader();
fileReader.readAsArrayBuffer(data[curr].file);
fileReader.onload = function (e) {
const arrayBuffer = e.target.result;
spark.append(arrayBuffer);
curr++;
if (curr < data.length) {
loadNext(curr);
} else {
const hash = spark.end();
console.log(hash);
return hash;
}
};
}
loadNext(0);
};
我们在加上计算 hash 进度的变量 percentage就差不多啦
官方建议用小切块计算体积较大的文件，点我跳转官方包说明
ok 这个工作者线程的整体代码如下：
importScripts('./spark-md5.min.js');
/**
* 功能：blob 转换成 ArrayBuffer
* @param {*} blob
* @returns
*/
async function handleBlob2ArrayBuffer(blob) {
return new Promise((resolve) => {
const fileReader = new FileReader();
fileReader.readAsArrayBuffer(blob);
fileReader.onload = function (e) {
resolve(e.target.result);
};
});
}
/**
* 功能：求整个文件的 Hash
* - self.SparkMD5 和 SparkMD5 都一样
* - 1. FileReader.onload 处理 load 事件。该事件在读取操作完成时触发。
* - 流程图展示
* - 注意这里的 percentage += 100 / len; 的位置，要放到后面
* - 因为如果是小文件的话，块的个数可能是1，最后 100/1 就直接是 100 了
* ┌────┐ ┌───────────┐ ┌────┐
* │ │ Object fileReader │ │ new SparkMD5.ArrayBuffer() │ │
* │Blob│ ────────────────────────────────► │ArrayBuffer│ ───────────────┬──────────────────► │Hash│
* │ │ Method readAsArrayBuffer │ │ append() └────► end() │ │
* └────┘ └───────────┘ └────┘
*/
self.onmessage = async (e) => {
const { data } = e;
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
let percentage = 0;
for (let i = 0, len = data.length; i < len; i++) {
const eachArrayBuffer = await handleBlob2ArrayBuffer(data[i].file);
percentage += 100 / len;
self.postMessage({
percentage,
});
spark.append(eachArrayBuffer);
}
const hash = spark.end();
self.postMessage({
percentage: 100,
hash,
});
self.close();
};
主线程调用 Hash 工作者线程
把处理 hash 的函数包裹成 Promise，前端处理完 hash 之后传递给后端
把每个chunk 的包裹也精简了一下，只传递 Blob和 index
再把后端的参数调整一下
最后我的文件结构如下：
添加 hash 进度
简单写一下页面，效果如下：
后端
接口：判断秒传
写一个接口判断一下是否存在即可
/**
* 功能：验证服务器中是否存在文件
* - 1. 主要是拼接的任务
* - 2. ext 的值前面是有 . 的，注意一下。我之前合并好的文件 xxx..mkv 有两个点...
* - 导致 fse.existsSync 怎么都找不到，哭
* @param {*} req
* @param {*} res
* @param {*} MERGE_DIR
*/
async handleVerify(req, res, MERGE_DIR) {
const postData = await handlePostData(req);
const { fileHash, fileName } = postData;
const ext = path.extname(fileName);
const willCheckMergedName = `${fileHash}${ext}`;
const willCheckPath = path.resolve(MERGE_DIR, willCheckMergedName);
if (fse.existsSync(willCheckPath)) {
res.end(
JSON.stringify({
code: 0,
message: 'existed',
})
);
} else {
res.end(
JSON.stringify({
code: 1,
message: 'no exist',
})
);
}
}
前端这边在 hash 计算后把结果传给后端，让后端去验证
秒传就差不多啦!
参考文章
path.resolve()解析- 字节跳动面试官：请你实现一个大文件上传和断点续传
- 《高级JavaScript设计》第四版：第 27 章
- Spark-MD5
- 布隆过滤器
