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一文搞定:基于Promise和MD5实现大文件并行切片上传优化方案
前端
2023-12-10 08:32:51
前言
在大文件上传场景下,为了提高上传速度,可以采用切片上传的方式,将大文件切分成多个小文件,然后并行上传这些小文件。这样做可以充分利用网络带宽,提高上传效率。
但是,在实现大文件切片上传时,需要注意以下几个问题:
- 如何计算文件的MD5值?
- 如何控制并行上传的请求数?
- 如何避免浪费计算MD5值的时间?
本文将从基础实现开始,根据基础实现可以优化的地方逐步优化,最后实现一个通过Promise池控制上传并行请求数量,并且可以不浪费计算md5的时间的大文件切片上传方案。
基础实现
首先,我们来看一下基础实现。基础实现的思路很简单,就是将文件切分成多个小文件,然后并行上传这些小文件。
// 将文件切分成多个小文件
const file = new File([/* 文件内容 */], 'file.txt', {
type: 'text/plain',
});
const chunkSize = 1024 * 1024; // 每个小文件的尺寸
const chunks = [];
for (let i = 0; i < file.size; i += chunkSize) {
const start = i;
const end = Math.min(i + chunkSize, file.size);
const chunk = file.slice(start, end);
chunks.push(chunk);
}
// 并行上传小文件
const promises = [];
for (const chunk of chunks) {
const promise = uploadChunk(chunk);
promises.push(promise);
}
Promise.all(promises).then(() => {
console.log('文件上传完成');
});
这个实现虽然很简单,但是存在以下几个问题:
- 并没有计算文件的MD5值,这可能会导致文件上传失败。
- 没有控制并行上传的请求数,这可能会导致服务器端的负载过高。
- 在计算MD5值时,会浪费时间,因为计算MD5值是一个耗时的操作。
优化
针对上述问题,我们可以对基础实现进行优化。
计算文件的MD5值
为了计算文件的MD5值,我们可以使用FileReader
对象。
const file = new File([/* 文件内容 */], 'file.txt', {
type: 'text/plain',
});
const reader = new FileReader();
reader.onload = () => {
const arrayBuffer = reader.result;
const md5 = md5sum(arrayBuffer);
console.log('文件的MD5值为:', md5);
};
reader.readAsArrayBuffer(file);
这样,就可以计算出文件的MD5值了。
控制并行上传的请求数
为了控制并行上传的请求数,我们可以使用Promise池。Promise池可以限制同时执行的Promise数量,从而控制并行上传的请求数。
// 创建Promise池
const pool = new PromisePool({
concurrency: 5, // 并行上传的请求数
});
// 并行上传小文件
const promises = [];
for (const chunk of chunks) {
const promise = pool.add(() => uploadChunk(chunk));
promises.push(promise);
}
Promise.all(promises).then(() => {
console.log('文件上传完成');
});
这样,就可以控制并行上传的请求数了。
避免浪费计算MD5值的时间
为了避免浪费计算MD5值的时间,我们可以使用并行计算MD5值。
// 并行计算MD5值
const promises = [];
for (const chunk of chunks) {
const promise = calculateMD5(chunk);
promises.push(promise);
}
Promise.all(promises).then((md5s) => {
// 上传小文件
const promises = [];
for (const i in chunks) {
const chunk = chunks[i];
const md5 = md5s[i];
const promise = uploadChunk(chunk, md5);
promises.push(promise);
}
Promise.all(promises).then(() => {
console.log('文件上传完成');
});
});
这样,就可以避免浪费计算MD5值的时间了。
总结
本文介绍了如何通过Promise和MD5实现大文件并行切片上传,并对基础实现进行了优化,包括计算文件的MD5值、控制并行上传的请求数和避免浪费计算MD5值的时间。
这些优化可以提高大文件上传的速度,并减少服务器端的负载。