大文件上传实践分享-京东云开发者社区

# 一、方案背景：

在此前的项目中有个需求是用户需要通过前端页面上传大约1.5G的压缩包，存储到OSS，后提供给其他用户下载。于是我开始了大文件上传方案的探索。本文主要探究的是前端技术实现，后端给予相应的支持。
# 二、 原理探索之路
## 2.1大文件上传想要实现的目标

**在此项目中，我想实现的目标是**

1. 能够`快速`的将1.5G的文件上传到服务端， 由服务端进行存储，之后提供给其他设备下载。
2. 能够支持在网络条件不好时实现 `断点续传` 。
3. 能够在不同用户上传同一个文件包时执行`秒传`。

## 2.2 实现思路

1. spark-md5 计算文件的内容`hash`，以此来确定文件的唯一性
2. 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。（前提：分块大小固定）
3. 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），用户体验下来就是上传得飞快，嗖嗖嗖。。。
    * 未上传、上传部分： 执行计算待上传分块的策略
4. 并发上传还未上传的文件分块。
5. 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。
    **整体流程如下：**

![image.png](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2024-02-27-10-06V7BQWXgonHJCCBA.png)
总结一下：将大文件通过切分成N个小文件，通过并发多个HTTP请求，实现快速上传；在每次上传前计算文件`hash`，带着这个文件`hash`去服务端查询该文件在服务端的存储状态，通过状态来判断需要上传的分块，实现断点续传、秒传。

# 三、实践之路

## 3.1 文件`hash`计算

本项目中计算文件`hash`的使用`spark-md5`。

```JavaScript
import SparkMD5 from 'spark-md5'

const CHUNK_SIZE = 1024 * 1024 * 5   // 5M
// 对大文件进行分片
function sliceFile2chunk(file) {
  const blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice
  const fileChunks = []
  if (file.size <= CHUNK_SIZE) {
    fileChunks.push({ file })
  } else {
    let chunkStartIndex = 0
    while (chunkStartIndex < file.size) {
      fileChunks.push({ file: blobSlice(file, chunkStartIndex, chunkStartIndex + CHUNK_SIZE) })
      chunkStartIndex = chunkStartIndex + CHUNK_SIZE
    }
  }
  return fileChunks
}

function getFileHash(file) {
  let hashProcess = 0
  let fileHash = null
  // 这里需要使用异步执行，保证获取到hash后执行下一步
  return new Promise((resolve) => {
    const fileChunks = sliceFile2Chunk(file)
    const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer()
    let hadReadChunksNum = 0
    const readFile = (chunkIndex) => {
      const fileReader = new FileReader()
      fileReader.readAsArrayBuffer(fileChunks[chunkIndex]?.file)
      fileReader.onload = (e) => {
        hadReadChunksNum++
        spark.append(e.target.result)
        if (hadReadChunksNum === fileChunks.length) {
          hashProcess = 100
          fileHash = spark.end()
          fileReader.onload = null
          resolve(fileHash)
        } else {
          hashProcess = Math.floor((hadReadChunksNum / fileChunks.length) * 100);
          readFile(hadReadChunksNum)
        }
      }
    }
    readFile(0)
  })
}
// await 用于表示这里是一个异步操作
const fileHash = await getFileHash(file)
const fileChunks = sliceFile2chunk(file)
```

这里将文件`hash`发送给服务端，获取服务端对该文件的存储状态

```JavaScript
// 采用表单形式提交数据，不是必须这样
const fileInfo = new FormData()  
fileInfo.append('fileHash', fileHash)
fileInfo.append('fileName', name)

// getFileStatusFn是向服务端请求的文件初始状态的 http 方法, await 标识这里是一个异步请求
const res = await getFileStatusFn(fileInfo)  
```

## 3.2 根据服务端返回的状态执行不同的上传策略

根据服务端返回的状态，来计算出需要上传的文件分块，以分块下标来区分不同的块。

* 0 未上传
* 1 上传部分
* 2 上传完成

```JavaScript
    // 这里的 res 是文件在服务端的状态
    function createWait2UploadChunks(res) {
      if (res.data) {
        const wait2UploadChunks = []
        if (res.data.result === 0 ) {
          // 3.1中得到的文件 chunks
          fileChunks.forEach((item, index) => {
            const chunk = formateChunk(item, index)
            wait2UploadChunks.push(chunk)
          }, this)
        }
        if (res.data.result === 1) {
          const restFileChunksIndex = []
          // tagList 是服务端返回的已上传的文件块标识 类型是Array<Number>
          res.data.tagList.forEach((item) => {
            restFileChunksIndex.push(item.index)
          }, this)
          fileChunks.forEach((item, index) => {
            if (!restFileChunksIndex.includes(index)) {
              const chunk = formateChunk(item, index)
              wait2UploadChunks.push(chunk)
            }
          })
        }
        if(res.data.result === 2) {
          console.log('执行自定义的秒传操作')
        }
        return wait2UploadChunks
      }
    }
    
    // 该函数式对文件块进行标准化，这里可以与后端做协商得出的，看后端需要什么样的数据
    function formateChunk(item, index) {
      const chunkFormData = new FormData()
      chunkFormData.append("file", item.file);
      chunkFormData.append("index", index);
      chunkFormData.append("partSize", item.file.size);
      chunkFormData.append("fileHash", fileHash);
      return chunkFormData
    }
    // 入参是 3.2 得到的response， 出参事最终需要上传的分片
    const wait2UploadChunks = createWait2UploadChunks(res)  
```

## 3.3 并发上传还未上传的文件分块

这一步主要是将待上传的分块传输到服务端， 这里采用并发5(`页面资源请求时，浏览器会同时和服务器建立多个TCP连接，在同一个TCP连接上顺序处理多个HTTP请求。所以浏览器的并发性就体现在可以建立多个TCP连接，来支持多个http同时请求。Chrome浏览器最多允许对同一个域名Host建立6个TCP连接，不同的浏览器有所区别。`)个HTTP请求的方式进行上传，每当有一个请求完成后就新增一个分块传输请求,确保一直并发5个请求。

```
   const currentHttpNum = 0
   const maxHttpNum = 5
   const hasUploadedChunkNum = 0 
   const nextChunkIndex = 4
   const uploadProcess = 0
   uploadFileChunks()
   function uploadFileChunks() {
      wait2UploadChunks.slice(0, maxHttpNum).forEach((item) => {
        uploadFileChunk(item)
      }, this)
    }
    async function uploadFileChunk(chunkFormData) {
      try {
        currentHttpNum++
        const res = await uploadChunkFn(chunkFormData)  // uploadChunkFn是执行文件上传的HTTP请求
        currentHttpNum--
        if (res.code === 200) {
          if (hasUploadedChunkNum < wait2UploadChunks.length) {
            hasUploadedChunkNum++
          }
          if (wait2UploadChunks.length > ++nextChunkIndex) {
            uploadFileChunk(wait2UploadChunks[nextChunkIndex])
          }
          uploadProcess = Math.floor((hasUploadedChunkNum / wait2UploadChunks.length) * 100)
          if (currentHttpNum <= 0) {
          // 定义在 3.5
            mergeChunks()  // 第五步执行的函数
          }
        }
      } catch (error) {
        console.log(error);
      }
    }
```

## 3.4 向服务端发送合并的指令

当最后一个分块完成传输时，执行合并指令

```
   async mergeChunks() {
      try {
        const res = await mergeChunkFn({     //mergeChunkFn 是HTTP请求
          fileHash: fileHash,
        })
      } catch (error) {
        console.log(error);
      }
    }
```

# 四、可优化点

## 4.1 hash计算优化

hash计算可以利用 `web worker` 协程来计算，这里提供一下worker的实现：

```JavaScript
// worker.js
self.addEventListener('message', function (e) {
  self.postMessage('You said: ' + e.data);
}, false);
self.close()   // self代表子线程自身，即子线程的全局对象

//  主线程
const worker = new Worker('./worker.js')  // 传入的是一个脚本
worker.postMessage('Hello World');
worker.onmessage = function (e) {
	console.log(e.data);
}
```

## 4.2 分块大小合理化

本项目实测用的5M的分片，具体的环境信息如下：

1. 网络带宽： 10M/s
2. 服务器: 2台 4核32G

各位可根据自己的实际条件，根据网络情况， 合理去制定分块大小。

## 4.3 多个客户端上传同一个文件包来缩减上传时间

大家可以考虑一下如何通过多个客户端来同时上传一个文件，以此来实现更快的上传？

<br>
**最后欢迎大家交流学习，优化方案，共同成长。留下你的赞👍🏻**

备注参考资料： [文件上传](https://juejin.cn/post/6844904046436843527#heading-14)