文件分片上传

今天面试的时候，说到大文件上传这里，面试官大佬问了分片上传，但是我只知道一些浅薄的分片上传。现在来详细学一下上传方式吧！

为什么大文件要分片上传呢？

是因为文件一旦过大，如果仅当成一次请求发送的话，这个请求的时间就会非常的长，一旦请求的过程中出现一些问题，比方说网络断开了，那么就不得不把整个文件重新上传一遍，那这样代价就太大了， 也非常浪费资源，所以说我们在做大文件上传的时候往往会对文件进行分片。

整个过程

就是在客户端这边，首先把整个的大文件数据分成一个一个的数据小块，可以把每一块想象成一个单独的小文件，然后利用单文件上传，把这些小文件以此上传到服务器，当最后把文件全部传输完成之后，在服务器端使用程序把整个文件的小数据组装起来（后端负责的），形成一个完整的文件。

分片上传很快，瞬间就可以完成。

无论是file文件还是Blob文件，里面其实只是保存了文件的基本信息，比方说，file保存了文件的大小（size）,文件的类型（type），文件的名字（name），位置这些基本信息，并没有保存文件的数据，Blob保存了文件的大小和类型，所以我们对文件进行分片其实就是一个简单的数据运算而已，如果说我们将来需要读取他的数据的时候，需要用到FileReader，才能真正的把数据去读取出来，这就是说分片的数据为什么是非常非常快的。

OK，我们大文件上传光有分片就完事儿了吗？

假设我们上传分片，上传到一半的时候，断网了，要接着上传，那之前上传的分片肯定就不用上传了，这就属于文件秒传。
OK，现在来看一下基本原理：
就是跟服务器的一次对话，比方说我现在刷新了页面，我要重新上传这个文件，我就问一下服务器，“我要给你上传一个文件，这个文件呢，你告诉我是什么情况，我上传过了没有啊还有哪些分片没有上传”服务器一看，这些呢之前已经上传过这些分片了，那我就告诉了还有哪些编号的分片你还需要传递给我，通过一个ajax请求，客户端就知道接下来文件该怎么处理，在交互过程中，客户端必须告诉服务器一个关键的信息，
那什么叫 “ 这个文件呢？”
需要用一个东西来描述这个文件，那怎么来描述这个文件呢，首先肯定不能使用文件名，因为文件名容易重复，用路径也不行，因为路径会变化，所以需要找一个唯一的能代表这个文件的东西，就是文件hash,

哈希是一种算法，它可以把任何数据，不管是二进制也好还是一个字符串也好，换算成一个固定长度的字符串，这个换算是单向的，就是从数据到这个hash值，他是不可逆的，也就是说不能通过字符串反向推导出数据是啥，这有什么意义呢?哈希还有个特点，它对数据变化非常敏感，哪怕两个数据里面只换算了一个字节，那整个换算结果就完全不一样了，那么也就意味着，我们可以利用这个hash值，来代表文件的整个数据

上传的时候告诉你，我现在上传的文件的hash值是啥，服务器你记录一下，下一次我再重传的时候，我再告诉你，你看一下这个hash值之前 有没有传过，还有哪些分片还要上传。

通过hash值就能代表整个文件的内容，从数据到hash值的过程称之为hash算法，hash算法有很多，我们常用的是md5，关键点来了
我们如何在客户端计算出这个文件的hash值？
嘿嘿不知道算法的可以使用第三方库（反正我不知道）
叫spark-md5可以npm安装，也可以页面上script标签引入.

代码实现：

<input type="file"/>
<script src="这里引入一下spark-md5.js路径，我可以假装在这里引入了，你可以假装看见"></script>
<script>
const inp=document.querySelector('input');
inp.onchange= async(e)=>{
	const file = inp.files[0];
	if(!file){
	return;
	}
	const chunks=createChunks(file,10*1024*1024);
	//调用一下
	coust result=await hash(chunks);
	console.log(result);
	//const piece=file.slice(0,100);//取0~99个数据
	//console.log(piece);//Blob类型，也是表示文件数据的，
	//也就是说用ajax请求的时候可以直接把这个东西发到服务器，它的用法跟file对象的用法是一样的
}

//引入spark-md5之后要做的事情不推荐一次性计算整个文件的hash,因为要计算hash值必须拿到文件的数据，
//全部拿到要是这个文件数据很大多费劲啊，把这些数据全部读取到内存里面然后去计算hash值，内存吃不消啊，
//所以我们的hash要用分快去算，这里叫做增量算法 （就是先用其中一块数据计算出一个结果，然后计算过后这块数据就不要了，接下来就是下一个数据来了，再跟之前的结果一起计算一个新的结果，然后不要酱紫内存就不会撑爆，）
function hash(chunks){ 
// 因为需要时间 所以封装一个异步函数
return new Promise(resolve=>{

//写一个递归的函数，读取第几个分快
	function _read(i){
	//终止条件
	if(i>=chunks.length){
	//告诉它完事儿了得到一个hash
	reso(spark.end())
	return;//读完了呗
	}
	const blob=chunks[i];
	const reader = new FileReader();
	//读取的过程是异步的，所以有个方法叫onload
	reader.onload = e =>{
		const bytes=e.target.result//读取到字节数组,并使用增量hash进行计算用第三方库
		//吧一组字节加到这个运算当中
		spark.append(bytes);
		//加入下一个分片
		_read(i+1);
	}
	//读取它的字节数
	reader.readAsArrayBuffer(blob);
	}
	_read(0)
})

}
function creatChunks(file,chunkSize){//写个工具函数，传递一个file对象，然后再传进来一个每个切片的大小，
//单位是字节，来完成切片
//先创建好一个数组来获取每一个切片
	const result=[];
//然后就使用循环了，每取完一次，往前跳进一个切片的长度
	for(let i=0;i<file.size;i+=chunkSize){
	
	//把每次切片的结果放到result数组里面取
		result.push(file.slice(i,i+chunkSize);)
	}
		return result;
	}

</script>

在实际开发中，运算过程一般是不会放到主线程里面的，运算时间比较长，我们可以利用web worker单独开一个线程去处理这个事情，这样避免浏览器卡死。

但是如果放到单独的线程里面去还是可能会导致卡顿，因为他是一个CPU特别密集的任务，所以很多b站抖音很多站点还当发现文件特别大的时候，先粗略对文件分成一个大块，单独去计算每个大块，这样计算起来就非常快了，先计算大块，当空闲的时候再计算大块里面的hash值。