一个上传组件，需要具备的功能：
- 需要校验文件格式
- 可以上传任何文件，包括超大的视频文件（切片）
- 上传期间断网后，再次联网可以继续上传（断点续传）
- 要有进度条提示
- 已经上传过同一个文件后，直接上传完成（秒传）
前后端分工：
前端：
- 文件格式校验
- 文件切片、md5计算
- 发起检查请求，把当前文件的hash发送给服务端，检查是否有相同hash的文件
- 上传进度计算
- 上传完成后通知后端合并切片
后端：
- 检查接收到的hash是否有相同的文件，并通知前端当前hash是否有未完成的上传
- 接收切片
- 合并所有切片
架构图如下
接下来开始具体实现
一、 格式校验
对于上传的文件，一般来说，我们要校验其格式，仅需要获取文件的后缀（扩展名），即可判断其是否符合我们的上传限制：
?| 123456789 | //文件路径var filePath = "file://upload/test.png";//获取最后一个.的位置var index= filePath.lastIndexOf(".");//获取后缀var ext = filePath.substr(index+1);//输出结果console.log(ext);// 输出： png |
但是，这种方式有个弊端，那就是我们可以随便篡改文件的后缀名，比如：test.mp4 ，我们可以通过修改其后缀名：test.mp4 -> test.png ，这样即可绕过限制进行上传。那有没有更严格的限制方式呢？当然是有的。
那就是通过查看文件的二进制数据来识别其真实的文件类型，因为计算机识别文件类型时，并不是真的通过文件的后缀名来识别的，而是通过 “魔数”（Magic Number）来区分，对于某一些类型的文件，起始的几个字节内容都是固定的，根据这几个字节的内容就可以判断文件的类型。借助十六进制编辑器，可以查看一下图片的二进制数据，我们还是以test.png为例：
由上图可知，PNG 类型的图片前 8 个字节是 0x89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A。基于这个结果，我们可以据此来做文件的格式校验，以vue项目为例：
?| 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354 | <template> <div> <input type="file" id="inputFile" @change="handleChange" /> </div></template> <script>export default { name: "HelloWorld", methods: { check(headers) { return (buffers, options = { offset: 0 }) => headers.every( (header, index) => header === buffers[options.offset + index] ); }, async handleChange(event) { const file = event.target.files[0]; // 以PNG为例，只需要获取前8个字节，即可识别其类型 const buffers = await this.readBuffer(file, 0, 8); const uint8Array = new Uint8Array(buffers); const isPNG = this.check([0x89, 0x50, 0x4e, 0x47, 0x0d, 0x0a, 0x1a, 0x0a]); // 上传test.png后，打印结果为true console.log(isPNG(uint8Array)) }, readBuffer(file, start = 0, end = 2) { // 获取文件的二进制数据，因为我们只需要校验前几个字节即可，所以并不需要获取整个文件的数据 return new Promise((resolve, reject) => { const reader = new FileReader(); reader.onload = () => { resolve(reader.result); }; reader.onerror = reject; reader.readAsArrayBuffer(file.slice(start, end)); }); } }};</script> |
以上为校验文件类型的方法，对于其他类型的文件，比如mp4，xsl等，大家感兴趣的话，也可以通过工具查看其二进制数据，以此来做格式校验。
以下为汇总的一些文件的二进制标识：
1.JPEG/JPG - 文件头标识 (2 bytes): ff, d8 文件结束标识 (2 bytes): ff, d9
2.TGA - 未压缩的前 5 字节 00 00 02 00 00 - RLE 压缩的前 5 字节 00 00 10 00 00
3.PNG - 文件头标识 (8 bytes) 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A
4.GIF - 文件头标识 (6 bytes) 47 49 46 38 39(37) 61
5.BMP - 文件头标识 (2 bytes) 42 4D B M
6.PCX - 文件头标识 (1 bytes) 0A
7.TIFF - 文件头标识 (2 bytes) 4D 4D 或 49 49
8.ICO - 文件头标识 (8 bytes) 00 00 01 00 01 00 20 20
9.CUR - 文件头标识 (8 bytes) 00 00 02 00 01 00 20 20
10.IFF - 文件头标识 (4 bytes) 46 4F 52 4D
11.ANI - 文件头标识 (4 bytes) 52 49 46 46
二、 文件切片
假设我们要把一个1G的视频，分割为每块1MB的切片，可定义 DefualtChunkSize = 1 * 1024 * 1024，通过 spark-md5来计算文件内容的hash值。那如何分割文件呢，使用文件对象File的方法File.prototype.slice即可。
需要注意的是，切割一个较大的文件，比如10G，那分割为1Mb大小的话，将会生成一万个切片，众所周知，js是单线程模型，如果这个计算过程在主线程中的话，那我们的页面必然会直接崩溃，这时，就该我们的 Web Worker 来上场了。
Web Worker 的作用，就是为 JavaScript 创造多线程环境，允许主线程创建 Worker 线程，将一些任务分配给后者运行。在主线程运行的同时，Worker 线程在后台运行，两者互不干扰。具体的作用，不了解的同学可以自行去学些一下。这里就不展开讲了。
以下为部分关键代码：
?| 1234567891011 | // upload.js // 创建一个worker对象 const worker = new worker('worker.js') // 向子线程发送消息，并传入文件对象和切片大小，开始计算分割切片 worker.postMessage(file, DefualtChunkSize) // 子线程计算完成后，会将切片返回主线程 worker.onmessage = (chunks) => { ... } |
子线程代码：
?| 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940 | // worker.js // 接收文件对象及切片大小 onmessage (file, DefualtChunkSize) => { let blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice, chunks = Math.ceil(file.size / DefualtChunkSize), currentChunk = 0, spark = new SparkMD5.ArrayBuffer(), fileReader = new FileReader(); fileReader.onload = function (e) { console.log('read chunk nr', currentChunk + 1, 'of'); const chunk = e.target.result; spark.append(chunk); currentChunk++; if (currentChunk < chunks) { loadNext(); } else { let fileHash = spark.end(); console.info('finished computed hash', fileHash); // 此处为重点，计算完成后，仍然通过postMessage通知主线程 postMessage({ fileHash, fileReader }) } }; fileReader.onerror = function () { console.warn('oops, something went wrong.'); }; function loadNext() { let start = currentChunk * DefualtChunkSize, end = ((start + DefualtChunkSize) >= file.size) ? file.size : start + DefualtChunkSize; let chunk = blobSlice.call(file, start, end); fileReader.readAsArrayBuffer(chunk); } loadNext(); } |
以上利用worker线程，我们即可得到计算后的切片，以及md5值。
三、 断点续传 + 秒传 + 上传进度
在拿到切片和md5后，我们首先去服务器查询一下，是否已经存在当前文件。
- 如果已存在，并且已经是上传成功的文件，则直接返回前端上传成功，即可实现"秒传"。
- 如果已存在，并且有一部分切片上传失败，则返回给前端已经上传成功的切片name，前端拿到后，根据返回的切片，计算出未上传成功的剩余切片，然后把剩余的切片继续上传，即可实现"断点续传"。
- 如果不存在，则开始上传，这里需要注意的是，在并发上传切片时，需要控制并发量，避免一次性上传过多切片，导致崩溃。
| 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334 | // 检查是否已存在相同文件 async function checkAndUploadChunk(chunkList, fileMd5Value) { const requestList = [] // 如果不存在，则上传 for (let i = 0; i < chunkList; i++) { requestList.push(upload({ chunkList[i], fileMd5Value, i })) } // 并发上传 if (requestList?.length) { await Promise.all(requestList) } } // 上传chunk function upload({ chunkList, chunk, fileMd5Value, i }) { current = 0 let form = new FormData() form.append("data", chunk) //切片流 form.append("total", chunkList.length) //总片数 form.append("index", i) //当前是第几片 form.append("fileMd5Value", fileMd5Value) return axios({ method: 'post', url: BaseUrl + "/upload", data: form }).then(({ data }) => { if (data.stat) { current = current + 1 // 获取到上传的进度 const uploadPercent = Math.ceil((current / chunkList.length) * 100) } }) } |
所有切片上传完成后，再向后端发送一个上传完成的请求，即通知后端把所有切片进行合并，最终完成整个上传流程。
大功告成！由于篇幅有限，本文主要讲了前端的实现思路，最终落地成完整的项目，还是需要大家根据真实的项目需求来实现。