前端上传file文件_nodejs 文件上传「建议收藏」

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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

1. 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。
2. 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

1. path.resolve() 解析
2. 字节跳动面试官：请你实现一个大文件上传和断点续传
3. 《高级JavaScript设计》第四版：第 27 章
4. Spark-MD5
5. 布隆过滤器

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