Vue 大文件切片上传实现指南
背景
在Web开发中,文件上传是一个常见的功能需求,尤其是当涉及到大文件上传时,为了提高上传的稳定性和效率,文件切片上传技术便显得尤为重要。通过将大文件切分成多个小块(切片)进行上传,不仅可以有效减少单次上传的数据量,降低网络波动对上传过程的影响,还能实现如断点续传、秒传等高级功能。本文将以Vue
为框架,配合 Axios
进行 HTTP
请求,详细介绍如何实现一个支持文件切片上传的功能。
前端准备工作
在开始编码之前,请确保你的项目中已经安装了 axios
和 spark-md5
两个库。axios
用于发起网络请求,spark-md5
用于计算文件的 MD5
值,从而支持秒传和断点续传功能。
前端需要实现的功能
-
文件选择和限制:
通过
<input type="file" @change="handleFileChange" accept="video/*" />
实现了文件的选择,同时限制了用户只能选择视频文件进行上传。 -
计算文件的MD5值
在
computeFileHash
方法中,利用SparkMD5
库计算用户选中文件的MD5
值。这一步是为了之后能够校验文件的完整性和唯一性。 -
校验文件是否需要上传
在
checkFile
方法中,通过向服务器查询文件的MD5
值,判断该文件是否已经上传过,以此实现秒传功能,避免重复上传相同文件。 -
文件切片
在
sliceFileAndUpload
方法中,将大文件切割成多个小片段(切片),这样做的目的是为了支持大文件的分块上传,提高上传效率,同时也便于出错时重新上传单个切片而不是整个文件。 -
并发上传切片
通过
processPool
和uploadChunk
方法实现切片的并发上传,限制了最大并发数(MAX_REQUEST)
,以免过多并发请求压崩服务器。 -
上传进度反馈
通过
uploadProgress
数据和模板中的进度显示,用户可以实时看到文件上传的进度。 -
服务器通知合并切片
在所有切片上传完成后,通过
notifyServerToMerge
方法向服务器发送通知,请求服务器端进行切片的合并,以重建原始文件。
后端需要支持的API接口
为了支持前端的大文件上传和处理逻辑,后端需要提供以下API接口:
- 文件校验API
- 功能:检查文件的完整性和上传状态。这通常通过文件的唯一标识(如MD5哈希值)来实现。
- 输入参数:文件唯一标识(如MD5哈希值)。
- 返回值:告知客户端该文件是否已经存在,如果存在,是否完整。如果文件已经存在且不完整,则返回已上传的切片信息。
- 切片上传API
- 功能:接收文件的单个切片,并保存到服务器的临时存储位置。
- 输入参数:文件的唯一标识,切片内容,切片的序号。
- 返回值:确认切片上传成功或失败的状态。
- 切片合并API
- 功能:将所有上传的切片合并成一个完整的文件。
- 输入参数:文件的唯一标识,可能还包括文件名、总切片数等信息。
- 返回值:合并操作的成功或失败状态,以及最终文件的访问URL(可选)。
- 上传进度查询API
- 功能:查询文件上传的进度,这对于恢复上传和提供用户反馈非常有用。
- 输入参数:文件的唯一标识。
- 返回值:已上传的切片列表或上传进度百分比。
这些API合起来支持了一个分块上传文件的完整流程,包括文件的校验
、切片的上传
、切片的合并
,以及上传进度查询
。这个流程可以有效地处理大文件上传,减少网络传输的负担,提高上传的可靠性,并允许上传过程中的暂停和恢复
。
执行流程
一开始用户通过界面选择一个文件进行上传,进行文件选择,用户通过文件选择框悬着一个大文件,比如视频文件,触发handleFileChange
方法,然后再计算这个大文件的MD5,使用computeFileHash
方法计算选中文件的MD5哈希值,计算完成后检查文件是否需要上传,向服务器发起请求,根据文件的MD5哈希值执行checkFile
方法检查文件是否已经存在,如果文件已经存在通知用户秒传功能
并将上传进度设为100%,如果文件需要上传,则使用sliceFileAndUpload
方法将文件切成很多个小块,每个切片及其索引都被添加到requestPool
请求池中,从requestPool
中并发上传切片processPool
方法,对每个切片调用uploadChunk
方法进行实际上传,通过MAX_REQUEST
控制并发上传的数量,没上传一个切片,uploadChunksCount
增加,并更新上传进度。所有切片上传完成后,通知服务器合并这些切片notifyServerToMerge
,当服务器成功合并所有切片成原始后,整个切片上传流程完成。
实现步骤
步骤一:用户选择文件
用户通过 <input type="file">
选择文件后,handleFileChange
事件被触发。在这个事件处理函数中,我们首先获取到用户选择的文件,然后计算文件的 MD5
值,以此作为文件的唯一标识。这一步是实现断点续传
和秒传
功能的关键。
<template>
<div>
<!-- 文件选择框,仅接受视频文件 -->
<input type="file" @change="handleFileChange" accept="video/*" />
<!-- 上传按钮 -->
<button @click="handleUpload">Upload</button>
<!-- 上传进度显示 -->
<div v-if="uploadProgress > 0">
Upload Progress: {{ uploadProgress }}%
</div>
</div>
</template>
步骤二:计算文件 MD5
使用 spark-md5
库计算文件的 MD5
值。通过FileReader API
读取文件内容,然后计算其 MD5
值。这个过程可能会花费一些时间,因此使用 Promise
来异步处理。
async computeFileHash(file) {
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
const fileReader = new FileReader();
return new Promise((resolve) => {
fileReader.onload = (e) => {
spark.append(e.target.result);
const hash = spark.end();
resolve(hash);
};
fileReader.readAsArrayBuffer(file);
});
}
步骤三:检查文件状态,检查文件是否已经上传还是部分上传
在上传文件之前,先向服务器发送请求,检查这个文件是否已经部分或全部上传过。这一步是实现断点续传的关键。服务器根据文件的 MD5
值返回已上传的切片信息或表示文件完全上传的状态。
// 向服务器查询文件是否已经部分或完全上传
async checkFile(fileHash) {
<--- 此处应替换为你的接口调用代码 --->
// 假设接口返回 { shouldUpload: boolean, uploadedChunks: Array<number> }
return { shouldUpload: true, uploadedChunks: [] };
},
步骤四:切片并准备上传
根据服务器返回的信息,如果文件未完全上传,我们将文件分割成多个切片。然后根据已上传的切片信息,跳过那些已经上传的切片,仅上传剩余的切片。
切片并准备上传在sliceFileAndUpload
方法中实现。这个方法首先计算了整个文件应该被分割成多少切片(基于设定的切片大小),然后根据服务器返回的已上传切片信息(uploadedChunks)
,它会跳过这些已经上传的切片,只将剩余的切片添加到请求池(requestPool)
中准备上传。
// 切片并准备上传
sliceFileAndUpload(fileHash, uploadedChunks) {
const chunkSize = 10 * 1024 * 1024; // 切片大小,这里是10MB
this.chunkCount = Math.ceil(this.selectedFile.size / chunkSize); // 计算总切片数
this.uploadProgress = 0; // 重置上传进度
for (let i = 0; i < this.chunkCount; i++) {
if (uploadedChunks.includes(i)) continue; // 跳过已上传的切片
const chunk = this.selectedFile.slice(i * chunkSize, (i + 1) * chunkSize); // 获取切片
this.requestPool.push({ chunk, index: i }); // 加入请求池
}
this.processPool(fileHash); // 开始处理请求池
},
上面这段代码中,uploadedChunks
参数是一个数组,包含了所有已上传切片的索引。通过检查当前切片的索引是否包含在这个数组中,代码决定是否跳过当前切片的上传。如果索引不在uploadedChunks
中,这意味着该切片还没有被上传,因此需要将其添加到requestPool
中等待上传。这样,只有那些未上传的切片会被实际上传,从而实现了断点续传的功能。processPool
进行并发切片上传
步骤五:并发上传切片
为了提高上传效率,我们使用并发上传的方式。设置最大并发数,控制同时上传的切片数量。通过逐一上传切片,并监听每个上传请求的完成,从而动态调整并发请求。
并发上传切片的逻辑主要在processPool
方法中实现。这个方法负责管理并发请求,确保同时只有一定数量的上传请求在处理中。这通过一个简单的请求池(requestPool)
和控制最大并发数量(MAX_REQUEST)
来实现。
// 处理请求池中的切片上传
processPool(fileHash) {
while (this.requestPool.length > 0 && this.MAX_REQUEST > 0) {
const { chunk, index } = this.requestPool.shift(); // 取出一个待上传的切片
this.uploadChunk(chunk, fileHash, index) // 上传切片
.then(() => {
this.uploadedChunksCount++; // 更新已上传切片数量
this.uploadProgress = ((this.uploadedChunksCount / this.chunkCount) * 100).toFixed(2); // 更新上传进度
if (this.requestPool.length > 0) {
this.processPool(fileHash); // 继续处理请求池
} else if (this.uploadedChunksCount === this.chunkCount) {
// 所有切片都已上传,通知服务器合并
this.notifyServerToMerge(fileHash);
}
})
.finally(() => {
this.MAX_REQUEST++; // 释放一个请求槽
});
this.MAX_REQUEST--; // 占用一个请求槽
}
},
在这个方法中,while
循环检查请求池中是否还有待处理的切片,并且当前活跃的请求数量是否小于允许的最大并发数量MAX_REQUEST
。如果这两个条件都满足,它会从请求池中取出一个切片,并调用uploadChunk
方法来上传它,同时减少MAX_REQUEST
的值来反映一个新的请求已经开始。
当一个切片上传完成后,then
回调函数会增加已上传切片的计数并更新上传进度。如果请求池中还有待上传的切片,它会递归调用processPool
来处理下一个切片。一旦所有切片都上传完成,它会调用notifyServerToMerge
来通知服务器所有切片已经上传完毕,可以合并成一个完整的文件。通过这种方式,代码能够在保持最大并发限制的同时,高效地处理切片的上传。
步骤六:服务器合并切片
所有切片上传完成后,客户端向服务器发送一个合并切片的请求。服务器接收到请求后,将所有切片合并成原始文件,并返回合并结果。
// 通知服务器合并切片
notifyServerToMerge(fileHash) {
// 通知服务器合并切片,应替换为真实的合并API调用
console.log(`通知服务器将文件与哈希合并: ${fileHash}`);
},
一个API调用,向服务器发送一个请求来触发合并已上传切片的操作。这个请求通常会携带一些必要的信息,比如文件的唯一标识(在这个例子中是fileHash
),以及可能还有其他诸如文件名
、文件大小
、切片数量
等信息,这些信息取决于服务器端合并切片的具体要求。
服务器收到合并请求后,会根据提供的信息找到所有相关的切片,按正确的顺序将它们合并成一个完整的文件,并将该文件存储在服务器上的适当位置。完成这个过程后,服务器可能还会向客户端发送一个响应,通知合并操作的结果(成功或失败),以及可能的后续步骤或需要的信息。
通过上述步骤,实现了一个高效稳定的大文件上传功能,极大提升了用户体验。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-860911.html
全部代码
<template>
<div>
<!-- 文件选择框,仅接受视频文件 -->
<input type="file" @change="handleFileChange" accept="video/*" />
<!-- 上传按钮 -->
<button @click="handleUpload">Upload</button>
<!-- 上传进度显示 -->
<div v-if="uploadProgress > 0">
Upload Progress: {{ uploadProgress }}%
</div>
</div>
</template>
<script>
import axios from "axios";
import SparkMD5 from "spark-md5"; // 引入SparkMD5用于计算文件的MD5值
export default {
data() {
return {
selectedFile: null, // 用户选择的文件
uploadProgress: 0, // 上传进度
requestPool: [], // 请求池,存储待上传的切片信息
MAX_REQUEST: 6, // 最大并发请求数量
chunkCount: 0, // 文件切片总数
uploadedChunksCount: 0, // 已上传的切片数量
};
},
methods: {
// 处理文件选择事件
async handleFileChange(event) {
this.selectedFile = event.target.files[0];
if (!this.selectedFile) return; // 未选择文件则返回
// 可以在这里添加文件格式校验
const fileHash = await this.computeFileHash(this.selectedFile); // 计算文件hash
const { shouldUpload, uploadedChunks } = await this.checkFile(fileHash); // 检查文件是否需要上传
if (!shouldUpload) {
alert("文件已存在,秒传成功!");
this.uploadProgress = 100; // 直接设置进度为100%
return;
}
this.sliceFileAndUpload(fileHash, uploadedChunks); // 切片并上传
},
// 计算文件的MD5
computeFileHash(file) {
return new Promise((resolve) => {
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
const fileReader = new FileReader();
fileReader.onload = (e) => {
spark.append(e.target.result);
const hash = spark.end();
resolve(hash); // 返回计算得到的hash值
};
fileReader.readAsArrayBuffer(file);
});
},
// 检查文件是否已经上传过
async checkFile(fileHash) {
// 应替换为真实的API调用来检查文件状态
return { shouldUpload: true, uploadedChunks: [] }; // 模拟返回值
},
// 切片并准备上传
sliceFileAndUpload(fileHash, uploadedChunks) {
const chunkSize = 10 * 1024 * 1024; // 切片大小,这里是10MB
this.chunkCount = Math.ceil(this.selectedFile.size / chunkSize); // 计算总切片数
this.uploadProgress = 0; // 重置上传进度
for (let i = 0; i < this.chunkCount; i++) {
if (uploadedChunks.includes(i)) continue; // 跳过已上传的切片
const chunk = this.selectedFile.slice(i * chunkSize, (i + 1) * chunkSize); // 获取切片
this.requestPool.push({ chunk, index: i }); // 加入请求池
}
this.processPool(fileHash); // 开始处理请求池
},
// 处理请求池中的切片上传
processPool(fileHash) {
while (this.requestPool.length > 0 && this.MAX_REQUEST > 0) {
const { chunk, index } = this.requestPool.shift(); // 取出一个待上传的切片
this.uploadChunk(chunk, fileHash, index) // 上传切片
.then(() => {
this.uploadedChunksCount++; // 更新已上传切片数量
this.uploadProgress = ((this.uploadedChunksCount / this.chunkCount) * 100).toFixed(2); // 更新上传进度
if (this.requestPool.length > 0) {
this.processPool(fileHash); // 继续处理请求池
} else if (this.uploadedChunksCount === this.chunkCount) {
// 所有切片都已上传,通知服务器合并
this.notifyServerToMerge(fileHash);
}
})
.finally(() => {
this.MAX_REQUEST++; // 释放一个请求槽
});
this.MAX_REQUEST--; // 占用一个请求槽
}
},
// 上传单个切片
async uploadChunk(chunk, fileHash, index) {
const formData = new FormData();
formData.append("chunk", chunk);
formData.append("hash", fileHash);
formData.append("index", index);
// 替换为真实的上传URL,并根据需要实现onUploadProgress
await axios.post("上传URL", formData);
},
// 通知服务器合并切片
notifyServerToMerge(fileHash) {
// 通知服务器合并切片,应替换为真实的合并API调用
console.log(`通知服务器将文件与哈希合并: ${fileHash}`);
},
},
};
</script>
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