java实现大文件多线程上传案例

当机器内存大小为4G，需要上传一个大小为50G的文件时，为了避免内存溢出，可以采用分片上传的方式，即将大文件切分成多个小片段进行并发上传。以下是一个详细的方案和代码实现示例：

方案说明：

将大文件切分成多个大小适当的片段（例如每个片段大小为100MB）。
创建一个线程池来管理并发上传任务，控制同时进行的上传任务数量。
每个线程负责上传一个片段，通过设置上传的起始位置和结束位置来读取并上传对应的片段数据。
在上传过程中，通过使用RandomAccessFile或者其他适合的文件读取方式，避免将整个文件加载到内存中。
代码实现：

import java.io.File;
import java.io.RandomAccessFile;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class FileUploader {
private static final int CHUNK_SIZE = 100 * 1024 * 1024; // 100MB
private static final int THREAD_POOL_SIZE = 10;

public static void main(String[] args) {
String filePath = "path/to/large/file"; // 大文件路径
File file = new File(filePath);
long fileSize = file.length();
long numChunks = fileSize / CHUNK_SIZE;

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE);

try (RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile(file, "r")) {
for (int i = 0; i < numChunks; i++) {
long start = i * CHUNK_SIZE;
long end = (i + 1) * CHUNK_SIZE - 1;

executor.execute(new UploadTask(raf, start, end));
}

// 处理剩余的片段
if (fileSize % CHUNK_SIZE != 0) {
long start = numChunks * CHUNK_SIZE;
long end = fileSize - 1;

executor.execute(new UploadTask(raf, start, end));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
executor.shutdown();
}
}

static class UploadTask implements Runnable {
private RandomAccessFile raf;
private long start;
private long end;

public UploadTask(RandomAccessFile raf, long start, long end) {
this.raf = raf;
this.start = start;
this.end = end;
}

@Override
public void run() {
try {
byte[] chunk = new byte[(int) (end - start + 1)];

synchronized (raf) {
raf.seek(start);
raf.readFully(chunk);
}

// 调用上传接口进行上传操作
uploadChunk(chunk);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

private void uploadChunk(byte[] chunk) {
// 实现上传逻辑，将chunk上传到目标位置
// 可以使用HttpClient或其他上传工具进行上传
// ...
}
}
}

以上代码实现了将大文件分片上传的逻辑。通过使用线程池管理并发上传任务，每个任务负责上传一个片段。在上传过程中，通过随机访问文件方式，避免将整个文件加载到内存中，从而避免内存溢出的问题。

参考文章：http://blog.ncmem.com/wordpress/2023/10/16/java%e5%ae%9e%e7%8e%b0%e5%a4%a7%e6%96%87%e4%bb%b6%e5%a4%9a%e7%ba%bf%e7%a8%8b%e4%b8%8a%e4%bc%a0%e6%a1%88%e4%be%8b/

欢迎入群一起讨论