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大文件切片上传和断点续传

一、技术原理

1. 文件切片上传

   • 将大文件按固定大小（如5MB）分割为多个切片（Blob对象的slice()方法实现）。
   • 通过文件内容的哈希值（如MD5）生成唯一标识，用于服务端校验文件完整性。
   • 切片上传支持并行传输和失败重试，减少单次请求压力。

2. 断点续传

   • 客户端记录已上传的切片索引（如通过localStorage），上传前与服务端校验未上传的切片。
   • 服务端需保存切片的上传状态（如Redis记录哈希值或文件分片状态）。

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二、前端实现步骤

1. 文件切片与哈希计算

// 切片函数（以50KB为例）
function splitFile(file, chunkSize = 1024 * 50) {const chunks = [];let cur = 0;while (cur < file.size) {chunks.push(file.slice(cur, cur + chunkSize));cur += chunkSize;}return chunks;
}// 计算文件哈希（使用SparkMD5）
async function calculateHash(chunks) {const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();for (const chunk of chunks) {const buffer = await chunk.arrayBuffer();spark.append(buffer);}return spark.end(); // 生成唯一哈希值
}

优化：使用Web Worker避免哈希计算阻塞主线程。

2. 断点续传逻辑

// 检查已上传切片（示例为React）
const checkUploadedChunks = async (fileName, totalChunks) => {const res = await axios.get('/check-upload', { params: { fileName } });return res.data.uploadedIndexes; // 服务端返回已上传的切片索引
};// 上传逻辑（支持续传）
const uploadFile = async (file) => {const chunks = splitFile(file);const hash = await calculateHash(chunks);const uploaded = await checkUploadedChunks(hash);for (let i = 0; i < chunks.length; i++) {if (uploaded.includes(i)) continue; // 跳过已上传的切片const formData = new FormData();formData.append('file', chunks[i]);formData.append('hash', hash);formData.append('index', i);await axios.post('/upload', formData);localStorage.setItem(hash, JSON.stringify([...uploaded, i])); // 记录进度}await axios.post('/merge', { hash }); // 通知服务端合并切片
};

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三、后端处理要点

1. 切片接收与存储

   • 使用Node.js的multer中间件接收切片，按哈希值分目录存储。
   • 示例代码：

   app.post('/upload', upload.single('file'), (req, res) => {const { hash, index } = req.body;const chunkPath = `./uploads/${hash}/${index}`;fs.writeFileSync(chunkPath, req.file.buffer); // 保存切片res.send({ success: true });
   });
   

2. 合并切片

   • 按索引顺序读取切片文件，合并为完整文件：

   app.post('/merge', (req, res) => {const { hash } = req.body;const chunks = fs.readdirSync(`./uploads/${hash}`);chunks.sort((a, b) => a - b);const mergedFile = chunks.map(chunk => fs.readFileSync(`./uploads/${hash}/${chunk}`));fs.writeFileSync(`./uploads/${hash}.mp4`, Buffer.concat(mergedFile));res.send({ success: true });
   });
   

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四、优化策略

1. 秒传
   • 服务端在接收哈希值后，若文件已存在，直接返回成功。
2. 并行上传
   • 使用Promise.all同时上传多个切片（需控制并发数）。
3. 进度显示
   • 通过已上传切片数与总数计算进度百分比，更新UI。
4. 错误重试
   • 为每个切片设置重试机制（如3次重试上限）。

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总结

通过切片上传和断点续传技术，可显著提升大文件上传的稳定性及用户体验。关键点包括文件哈希生成、分片状态管理、服务端合并逻辑及错误处理。实际开发中需根据场景优化参数（如切片大小、并发数）。