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4.7 GB 视频导致浏览器内存溢出（OOM）的解决方案

news 2025/8/17 7:27:57

在线教育平台大文件视频上传解决方案

场景

我们要做一个讲师后台的课程视频批量上传功能。
需求听起来很简单：一次拖 20 个 4K 视频，浏览器稳、速度快、断网可续传。

第一版我图省事，用了：

<input type="file" />

配合：

const formData = new FormData();
formData.append('file', file);
fetch('/upload', { method: 'POST', body: formData });

结果上线当天就爆了：

讲师 A：上传一个 4.7 GB 的 .mov → Chrome 直接内存溢出崩溃
讲师 B：断网 3 分钟 → 重新上传进度条从 0% 开始，心态崩
运营同事：疯狂 @ 前端，“是不是没做分片？”

于是，第二版我设计了三层防线，核心思路就是——把大文件切成小片，让浏览器分开调用。

第一层防线：分片 + 并发控制

思路：4 GB 文件切成一堆小块（比如每块 2 MB），同时上传 5 块，既不卡浏览器也不占满带宽。

// slice.js
const CHUNK_SIZE = 2 * 1024 * 1024; // 2 MB 一块export async function* sliceFile(file) {let cur = 0;while (cur < file.size) {yield file.slice(cur, cur + CHUNK_SIZE);cur += CHUNK_SIZE;}
}

// uploader.js
import pLimit from 'p-limit';
import { sliceFile } from './slice.js';export async function upload(file) {const limit = pLimit(5);              // 同时最多 5 个请求const hash = await calcHash(file);    // 用于秒传 + 断点续传const tasks = [];for await (const chunk of sliceFile(file)) {tasks.push(limit(() => uploadChunk({ hash, chunk })));}await Promise.all(tasks);await mergeChunks(hash, file.name);   // 通知后端合并
}

📌 好处：

file.slice 原生 API，不占额外内存
p-limit 控制并发，避免一次性发出几百个请求打爆浏览器
calcHash 用 WebWorker 算 MD5，不会卡 UI

第二层防线：断点续传

断点续传要解决的关键问题：续在哪？

我们需要一个“进度表”，记录哪些分片已经上传。

存储位置	内容	生命周期
前端 IndexedDB	`hash → 已上传分片索引数组`	本地有效，清缓存失效
后端 Redis/MySQL	`hash → 已接收分片索引数组`	可设置 TTL，支持跨设备续传

交互流程：

sequenceDiagramparticipant F as 前端participant B as 后端F->>B: POST /prepare {hash, totalChunks}B-->>F: 200 OK {uploaded: [0,3,7]}loop 上传剩余分片F->>B: POST /upload {hash, index, chunkData}B-->>F: 200 OKendF->>B: POST /merge {hash}B-->>F: 200 OK

第三层防线：协议可插拔

上传逻辑抽象成一个统一接口：

interface Uploader {prepare(file: File): Promise<PrepareResp>;upload(chunk: Blob, index: number): Promise<void>;merge(): Promise<string>;  // 返回文件 URL
}

这样我们可以快速切换：