基于SpringBoot和Vue实现分片上传系统
最近想做一个关于文件上传的个人小网盘,一开始尝试使用了OSS的方案,但是该方案对于大文件来说并不友好,一个是OSS云服务厂商费用高昂的问题,另外一个是大文件速度较慢。于是看了网络上的帖子以及工作室小伙伴的推荐,开始尝试分片上传方案的探索,目前整个项目已经完成,本人认为使用的技术都是最简单且高效的方法,主要采用自己编写的方案,在应用层比较少使用到第三方的技术,主要用到的技术有Vue+SpringBoot+MySQL+Redis。此次展示分享上传部分,感兴趣的小伙伴们可以点赞评论,我会在后面及时更新!
首先第一步是整个上传过程中最重要的一环,对文件内容而并非标题进行一个md5编码,基于每一个文件一个唯一的字符串,后续所有文件相关的处理都需要使用到该字符串。这里的计算过程中,采取了黑马在知乎上一篇文章的建议,对文件第一个分片和最后一个分片进行全部计算,其他地方采用前中后两个字节进行计算,这样子可以减少计算量,加快我们的编码速度,此步骤据说也有开源的框架可以代替,这样子可靠性也更高,有兴趣的小伙伴可以自己了解,下面附上自己实现的。
async calculateHash(fileChunks) { return new Promise(resolve => { const spark = new sparkMD5.ArrayBuffer() const chunks = [] const CHUNK_SIZE = this.CHUNK_SIZE fileChunks.forEach((chunk, index) => { if (index === 0 || index === fileChunks.length - 1) { // 1. 第一个和最后一个切片的内容全部参与计算 chunks.push(chunk.file) } else { // 2. 中间剩余的切片我们分别在前面、后面和中间取2个字节参与计算 // 前面的2字节 chunks.push(chunk.file.slice(0, 2)) // 中间的2字节 chunks.push(chunk.file.slice(CHUNK_SIZE / 2, CHUNK_SIZE / 2 + 2)) // 后面的2字节 chunks.push(chunk.file.slice(CHUNK_SIZE - 2, CHUNK_SIZE)) } }) const reader = new FileReader() reader.readAsArrayBuffer(new Blob(chunks)) reader.onload = (e) => { spark.append(e.target.result) resolve(spark.end()) } }) }
在计算完毕之后,我们可以在上传之前可以先做一次检查,返回我们需要得到的信息,包括但不限于文件是否存在于系统中,文件没有上传的话,那么是否有已经上传了的分片,可以返回一个索引数组。如果已经有该文件存在的话则直接进行保存文件信息就好了,后者有利于实现我们的断点续传工作,第二次上传只要上传还没有上传的部分即可,主要是后端实现为主。
async uploadCheck() { let r; await axios.get('/api/file//uploadCheck?fileMd5=' + this.key).then(res => { r = res.data.flag; this.existCheck=[]; //存在部分分片则返回存在的文件信息 if (r == false){ this.existCheck=res.data.data; } }) return r; }
后端代码分为接口和服务层代码,分别给出:
/** * 文件整体的查重校验 * @param fileMd5 * @return */ @GetMapping("/uploadCheck") public Result uploadCheck(String fileMd5,HttpServletRequest httpServletRequest){ String user = JwtUtil.getId(httpServletRequest.getHeader("token")); if (fileService.uploadCheck(fileMd5,user)){ return new Result(true,true); }else { //查找文件是否有分片上传过到系统中 Integer arr[] = fileService.existCheck(fileMd5); return new Result(false,arr); } }
上传时候如果在数据库中发现,已经有用户或者本用户在系统中已经成功上传过该文件的话,那么我们可以直接插入数据返回保存完毕即可了,无需真正意义上的上传。不存在则在redis中看一下那些索引已经上传过了,将索引数组返回,前端后续上传跳过即可。
@Override public Boolean uploadCheck(String fileMd5, String userId) { //判断文件是否存在 MyFile myFile = fileMapper.getFileByMd5(fileMd5); //如果文件存在直接给用户插入数据记录即可 if (myFile != null) { MyFile newMyFile = new MyFile(); newMyFile.setId(userId + DateTimeUtil.getTimeStamp()); newMyFile.setFileName(myFile.getFileName()); newMyFile.setUser(userId); newMyFile.setFileMd5(fileMd5); newMyFile.setFileSize(myFile.getFileSize()); newMyFile.setTime(LocalDateTime.parse(DateTimeUtil.getDateTime(), DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))); Integer num = fileMapper.insert(newMyFile); if (num == 1) { return true; } } return false; }
检查完毕之后我们可以开始上传文件啦!上传过程中我认为依然是前端占了打头的,后端只要接收文件不断磁盘写入就好了,虽然说不建议那么多的io次数,但是实际上测试下来还可以,4M带宽的学生服务器都可以做到20秒左右上传100M,本地的话更加是快的不得了,反而前端如果分片分的太小的话,触发的网络请求数量过多,这时候速度上才容易出事,前端分片不要设置太小的话,io次数的话也可以小一点。
const formDatas = data.map(({chunk, fileHash, index, filename, chunkSize}) => { const formData = new FormData() // 切片文件 formData.append('file', chunk) // 大文件hash formData.append('fileMd5', fileHash) //切片的索引 formData.append('currentIndex', index) // 大文件的文件名 formData.append('fileName', filename) // 分片大小 formData.append('chunkCount', chunkSize) return formData }) let index = 0; const max = 6; // 并发请求数量 const taskPool = []// 请求队列 let t = this.existCheck.length; while (index < formDatas.length) { //出现重复的切片,跳过 if (this.existCheck.includes(index)){ index++; continue; } const task = axios.post('/api/file/uploadBySlice', formDatas[index]) //splice方法会删除数组中第一个匹配的元素,参数搭配使用findIndex可以找到第一个匹配的元素的索引 task.then(() => { taskPool.splice(taskPool.findIndex((item) => item === task)) t=t+1; this.percentage = Math.floor((t / formDatas.length * 100) * (1.0))-1 }) taskPool.push(task); if (taskPool.length === max) { // 当请求队列中的请求数达到最大并行请求数的时候,得等之前的请求完成再循环下一个 await Promise.race(taskPool) } index++ } await Promise.all(taskPool) }
后端代码实现,接口层简单,只展示服务层即可。后端主要负责的工作,包括分片写入磁盘,并且在redis中保存已经上传好的文件索引号。
/** * 上传分片、文件 * * @param file * @param fileMd5 * @param currentIndex * @return */ @Override public Integer uploadFile(MultipartFile file, String fileMd5, Integer currentIndex) { //在redis中查询该分片是否已经存在 if (redisTemplate.opsForSet().isMember(fileMd5, currentIndex)) { return currentIndex; } // 生成分片的临时路径 String filePath = tempPath + fileMd5 + "_" + currentIndex + ".tmp"; //保存文件分片到本地的目标路径 File targetFile = new File(filePath); try { RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile(targetFile, "rw"); byte[] data = file.getBytes(); raf.write(data); raf.close(); //在redis中保存该分片的索引 redisTemplate.opsForSet().add(fileMd5, currentIndex); return currentIndex; } catch (IOException e) { // 处理异常 throw new ServiceException("文件上传失败"); } }
那么,如果我们我们上传一次中间不小心刷新或者网络中断后,我们应该如何处理呢?其实在前面的时候我们已经解决了,因为我们上传检查的时候,已经返回了已经上传过的索引号,所以这一次上传的时候自动跳过即可了,在上面前端的上传区域可以看见有跳过的代码设置!
最后文件分片都上传完毕了,我们就是最后一步了,等待前端所有的上传任务执行完毕,我们执行一次发送合并指令即可了,当然在后端其实也可以做,前端就不需要发送合并指令了。
//发起文件合并请求 merge() { axios.get('/api/file/merge' + '?fileMd5=' + this.key + '&fileName=' + this.filename + '&chunkCount=' + this.fileChunks.length).then((resp) => { if (resp.data.flag == true) { this.$message({ message: '文件上传成功', type: 'success' }); this.percentage = 100; this.query(); this.uploadRefresh=false; } }) }
后端此处代码比较长,但是实际上也比较简单的,主要是做了合并故障的处理,和刚才前端上传故障处理的思路类似,如果出现故障,下一次合并从断点继续就好了,这一次的逻辑从前端搬到了后端来做,也是通过redis来记录。
/** * 合并分片文件 * * @param fileName * @param chunkCount * @return */ @Override public String mergeTmpFiles(String fileMd5, String fileName, Integer chunkCount, String userId) throws IOException { //记录本次合并的字节数 long count = 0; //获取分片索引号的起始地址 int start = 0 ; String countKey = fileMd5+"-count"; if (!redisTemplate.hasKey(countKey)) { redisTemplate.opsForHash().put(countKey, "count", "0"); }else { start = Integer.parseInt(redisTemplate.opsForHash().get(countKey, "count").toString()); start++; } //记录分片文件的总大小 for (int i = start; i < chunkCount; i++) { //读取分片文件 String filePath = tempPath + fileMd5 + "_" + i + ".tmp"; File file = new File(filePath); if (!file.exists()) { //需要排除redis造成的异常情况 redisTemplate.opsForSet().remove(fileMd5, i); log.info("缺失索引编号", i); throw new ServiceException("文件分片缺失"); } else { count += file.length(); } //使用缓冲流读取到内存中 byte[] data = new byte[(int) file.length()]; FileInputStream inputStream = new FileInputStream(file); inputStream.read(data); inputStream.close(); //保存文件到文件夹中 file = new File(endPath + fileMd5 + "." + getFileExtension(fileName)); FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(file, true); outputStream.write(data); outputStream.close(); //删除碎片文件 File temp = new File(filePath); temp.delete(); //记录合并进度 redisTemplate.opsForHash().put(countKey, "count", i); } //记录文件保存数据 MyFile myFile = new MyFile(); myFile.setId(userId + DateTimeUtil.getTimeStamp()); myFile.setFileName(fileName); myFile.setUser(userId); myFile.setFileMd5(fileMd5); File file = new File(endPath + fileMd5 + "." + getFileExtension(fileName)); myFile.setFileSize(file.length()); myFile.setTime(LocalDateTime.parse(DateTimeUtil.getDateTime(), DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))); fileMapper.insert(myFile); //删除各类缓存数据 redisTemplate.delete(countKey); redisTemplate.delete(fileMd5); //返回处理结果 return fileName + " 此次合并:" + count + "字节"; }
好啦!分片上传,断点上传,秒传等功能已经全部实现啦!合并文件或者故障处理等都已经自己在后端打断点测试过,可靠性较高。在本地跑用的是8核+24G配置,没有出过什么故障,但是上传到本人2核+2G的机器上,超过100M的文件,偶尔合并会出现故障,但是通过合并的故障处理,我们可以让前端如果合并失败的话,再次发起合并请求即可,目前还没有出现过连续合并请求两次都不成功的,而且第二次合并请求也是在断点的基础上进行的,没有白费消耗。
以上就是基于SpringBoot和Vue实现的分片上传系统的详细内容,更多关于SpringBoot Vue分片上传系统的资料请关注脚本之家其它相关文章!
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