在上一篇文章中，我们讲解了分片上传的实现方式。在讲解断点续传之前，我要把上篇文章中留下的问题讲解一下。读过上一篇文章的小伙伴们都知道，对于分片上传来说，它的传输方式分为2种，一种是按顺序传输，一种是并发的方式传输。

上一篇里，我们只讲解了第一种方式，第二种方式并没有过多的去讲解。接下来，小编会带着大家，一步步拆解这个内容。大家系好安全带，面试题要来了。

如何实现分片的并发上传？

大家肯定都刷到过这样的面试题：给你100张图片，如何实现并发上传？
首先我们要知道，浏览器一次性能发送多少个请求？答案是6个。那也就是说，我们需要设计一个流程，每次并发6个，直到所有的请求都完成响应。
那如何实现并发呢？

Promise似乎提供了一些方法，比如 Promise.allSettled、Promise.all、Promise.race。

那这个时候，面试题又来了，它三的区别是什么？在这个场景里，使用哪个API更合理？

共同点：参数都是由Promise实例组成的数组。

不同点：返回值不同。Promise.allSettled返回的是所有实例的状态数组。all与race返回的都是对象，最先成功或者失败的对象。

在我们这个场景里，我们优先选择 Promise.allSettled。知道了并发的方式还远远不够，假设我们有10个地址，一次并发发送6个请求，所以需要2次并发6个请求。那这个2次该如何得知呢？最简单也最实用的方案就是通过 Array.splice方法 来切割数组。因为splice进行删除操作时会影响到原数组，也就是原数组里也没有了被删除的元素。那我们就可以通过while循环来判断原数组是否还有剩余元素。没有剩余元素意味着并发请求结束了。

这个时候一个知识点也过来了。一起复习一下，slice与splice有什么区别？

• 作用不一样。slice只能用来删除元素。splice可通过参数来决定删除或者添加元素的操作。
• 对原数组的影响不一样。slice不会影响原数组。无论splice进行的是删除操作 还是 添加操作，它都会影响到原数组。

讲了这么多理论，也是时候动手实践一波了：

let arr = [
    {name: 1},
    {name: 2},
    {name: 3},
    {name: 4},
    {name: 5},
    {name: 6},
    {name: 7},
    {name: 8},
    {name: 9},
    {name: 10},
    {name: 11},
];

async function ax(){
    while(arr.length > 0){
        let newArr = arr.splice(0, 6);
        let result = await Promise.allSettled(
            newArr.map(item => {
                return new Promise((resolve, reject) => {
                    setTimeout(
                        () => {
                            return resolve(item.name)
                        },
                        1000
                    )
                })
            })
        );
        console.log('result是撒谎:', result);
    }
}

ax();

执行一下上述代码，我们会发现，按照了我们的预期，过了1s，控制台同时打印了1-6。再过了1s，控制台同时的打印了剩余元素。

那我们把这个思想转换到 分片上传的代码里。

// Video组件里的其他内容均不变，有不清晰的请看前2篇文章 ==========

// 并发分片上传
concurrencyUploadChunkFile = async () => {
    let self = this;
    // 定义每块体积大小为5MB
    let chunk_size = 5 * 1024 * 1024;
    // 当前上传的文件对象
    let fileObj = this.state.fileObj;
    // 当前上传的文件对象的体积
    let allSize = this.state.fileObj.size;
    // 当前文件被切割的总分片数量
    let allChunkCount = Math.ceil(allSize / chunk_size);
    
    // chunk文件集合
    let chunkArr = [];
    for (let index = 0; index < allChunkCount; index++){
        let startIndex = index * chunk_size;
        let endIndex = Math.min(startIndex + chunk_size, allSize);
        chunkArr.push({
            data: fileObj.slice(
                index * chunk_size,
                endIndex
            ),
            filename: `chunk-${index}`,
            chunkIndex: index
        });
    }

    // 开始并发分片上传
    while(chunkArr.length > 0){
        let reqArr = chunkArr.splice(0, 6);
        let reqArrFactory = reqArr.map(
            item => {
                return new Promise(
                    (resolve, reject) => {
                        let result = this.uploadChunkReq(item.data, item.chunkIndex, 'chunk');
                        return resolve(result);
                    }
                )
            }
        )
        let resArr = await Promise.allSettled(reqArrFactory);
        console.log('6个请求的响应如何:', resArr);
    }

    // 合并请求
    // this.mergeChunk();
    
    render(){
        return <div>
           <button onClick={this.concurrencyUploadChunkFile}>并发上传</button>
        </div>
    }

}

在上述代码中，我们定义了分片的体积为5M，此时假如我们分片上传了一个61M的视频，根据计算，会得到13个分片，如果我们控制网速，能明显的看到分层才对。因为毕竟发了3波，每波都是发送6个请求，每波之间都是按顺序的。就像下面这样：

并发上传分片到这里就结束啦。但如果想扩展的话，其实还有很多考题，就拿并发来举例子，大家可能还会听到一些考题，比如实现并发的方法有哪些？、Promise.allSetlled是如何实现的等等。

我想说的是，大家不要去刻意背这些东西，因为这些题的本质就一个，就是js异步对象的运行机制。当你深入理解了就会发现，真的是举一反三。

断点续传

直到目前为止，大家有没有发现，我们进展的过于顺利，如果在上传分片的过程中出现了失误，我们应该怎么办？

断点续传是一个防错机制。它在大文件上传失败时，不必重新来过，从断掉的地方重新上传即可。

如何实现呢？很简单，从哪个分片断掉，就从哪块上传呗。

但是大家也会发现，即使是最简单的场景，根据每个项目实现分片上传的方式不同，断点续传的方法也不尽一样。因为断点续传的方式不一样，所以导致后端实现合并分片的方式也会随之改变。举个例子：

假如，我们有13个分片，序号分为是1-13，先并发1-6，此时我们发现分片6失败了，然后我们维护一个失败分片的数组，将分片6 push进去。接着并发 7 -12，此时都成功了。最后发送13，也成功了。因为分片6失败了，所以我们还需要再发送分片6，最后发现分片6也成功了。但是对于后端来说，在合并分片的时候就需要新增排序逻辑了，因为分片的序号对不上了。大家懂我的意思吧。

这里我们来新增前端处理断点续传的逻辑。逻辑如下：

• 定义一个失败的分片集合
• while循环时，通过判断原分片数组的长度是否为0，来确定所有的分片是否都上传了。
• 在上传的过程中，如果有分片失败的，就将它push到 失败分片集合里。
• 当原分片集合为空时，意味着此时应该重传失败的分片了。

// 其他内容不变 =======

// 并发上传分片
concurrencyUploadChunkFile = async () => {
    let self = this;
    // 定义每块体积大小为5MB
    let chunk_size = 5 * 1024 * 1024;
    // 当前上传的文件对象
    let fileObj = this.state.fileObj;
    // 当前上传的文件对象的体积
    let allSize = this.state.fileObj.size;
    let allChunkCount = Math.ceil(allSize / chunk_size);

    // 失败的分片集合(新增++++++++++++++++++++++++++++)
    let failedChunkArr = [];

    // chunk文件集合
    let chunkArr = [];
    
    for (let index = 0; index < allChunkCount; index++){
        let startIndex = index * chunk_size;
        let endIndex = Math.min(startIndex + chunk_size, allSize);
        chunkArr.push({
            data: fileObj.slice(
                index * chunk_size,
                endIndex
            ),
            filename: `chunk-${index}`,
            chunkIndex: index
        });
    }

    // 开始分片上传(update++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++)
    while(chunkArr.length > 0 || failedChunkArr.length > 0){
        let reqArr = chunkArr.length > 0 ? chunkArr.splice(0, 6) : failedChunkArr.splice(0, 6);
        let reqArrFactory = reqArr.map(
            item => {
                return new Promise(
                    (resolve, reject) => {
                        let result = this.uploadChunkReq(item.data, item.chunkIndex, 'chunk');
                        if (result?.code != 200){
                            failedChunkArr.push(item);
                        }
                        return resolve(result);
                    }
                )
            }
        )
        let resArr = await Promise.allSettled(reqArrFactory);
        console.log('6个请求的响应如何:', resArr);
    }

    // 合并请求
    // this.mergeChunk();

}

最后

好啦，本篇文章到这里就结束啦，如果上述过程中有明显的错误，欢迎大家指正，希望我讲的对大家有帮助，那么我们下期再见啦，拜拜～～