sparkmd5.arraybuffer

时间: 2023-10-27 11:48:46 浏览: 47
sparkmd5.arraybuffer 是 SparkMD5 库中的一个方法,用于计算 ArrayBuffer 类型数据的 MD5 哈希值。它接受一个 ArrayBuffer 类型的参数,返回一个字符串类型的 MD5 哈希值。SparkMD5 是一个用于计算 MD5 哈希值的 JavaScript 库,它支持多种类型数据的计算,包括字符串、ArrayBuffer、Blob 等。通过使用 SparkMD5,可以方便地在浏览器端进行数据的加密和验证。
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new SparkMD5.ArrayBuffer

new SparkMD5.ArrayBuffer是一个JavaScript类,它是spark-md5插件中的一部分,用于计算文件的MD5值。在给后端传递文件的MD5码之前,我们需要使用这个类来计算文件的摘要信息。通过读取文件内容并将其转换为ArrayBuffer类型,我们可以使用new SparkMD5.ArrayBuffer()实例来计算文件的MD5值。这个类的使用可以通过引用中的代码示例来说明,其中包含了使用new SparkMD5.ArrayBuffer()计算文件ID的过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [files文件分片上传+计算MD5值(sparkMD5),使用file.slice(start, end)方法](https://blog.csdn.net/xjtarzan/article/details/122058837)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Large-file-uplaod:大文件分片上传 (Large files are uploaded in slices)](https://download.csdn.net/download/weixin_42098892/18222497)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [spark.md5.js获取文件的md5值](https://blog.csdn.net/MFWSCQ/article/details/110948598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

import { Sha256 } from "@aws-crypto/sha256-js"; import SparkMD5 from "spark-md5"; onmessage = async function (event) { const data = event.data; // chunk方式读取文件 const chunkSize = 1024 * 1024; // 每次读取1MB const fileSize = data.size; let offset = 0; const hash = new Sha256(); const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer(); while (offset < fileSize) { const chunk = data.slice(offset, offset + chunkSize); const buffer = await chunk.arrayBuffer(); hash.update(buffer); spark.append(buffer); offset += chunkSize; } const sha256Value = await hash.digest('hex'); const sha256Buffer = Array.from(new Int8Array(sha256Value)); const md5Value = spark.end(); console.log(sha256Value, sha256Buffer); // 输出文件的sha256值 console.log(md5Value); // 输出文件的MD5值 postMessage(sha256Buffer); }; 优化代码,使其能够计算sha256

这段代码已经可以计算文件的sha256哈希值了,如果您想要进一步优化代码,可以考虑以下几点: 1. 使用TypedArray类型 在代码中,将sha256哈希值转换成Int8Array类型时,先将其转换成了字符串类型,然后再将其转换成Int8Array类型。这样的操作比较繁琐,也会占用较多的内存。可以直接使用Uint8Array类型来存储哈希值,这样更加简洁和高效。例如: ```javascript const sha256Value = await hash.digest(); const sha256Buffer = new Uint8Array(sha256Value); ``` 2. 使用Blob.slice方法 在代码中,使用了File.slice方法来分块读取文件。实际上,Blob对象也提供了slice方法,可以使用它来进行分块读取。这样可以简化代码,并且不需要将文件转换成File对象。例如: ```javascript const chunk = data.slice(offset, offset + chunkSize); ``` 可以改为: ```javascript const chunk = new Blob([data], { type: data.type }).slice(offset, offset + chunkSize); ``` 3. 使用Promise.all方法 在代码中,哈希计算是串行进行的,即先计算sha256哈希值,再计算MD5哈希值。可以考虑使用Promise.all方法来并行计算,这样可以更快地得到结果。例如: ```javascript const [sha256Value, md5Value] = await Promise.all([hash.digest(), spark.end()]); ``` 将以上优化操作应用到代码中,可以得到如下代码: ```javascript import { Sha256 } from "@aws-crypto/sha256-js"; import SparkMD5 from "spark-md5"; onmessage = async function (event) { const data = event.data; const chunkSize = 1024 * 1024; // 每次读取1MB const fileSize = data.size; let offset = 0; const hash = new Sha256(); const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer(); while (offset < fileSize) { const chunk = new Blob([data], { type: data.type }).slice(offset, offset + chunkSize); const buffer = await chunk.arrayBuffer(); hash.update(buffer); spark.append(buffer); offset += chunkSize; } const [sha256Value, md5Value] = await Promise.all([hash.digest(), spark.end()]); const sha256Buffer = new Uint8Array(sha256Value); console.log(sha256Value, sha256Buffer); // 输出文件的sha256值 console.log(md5Value); // 输出文件的MD5值 postMessage(sha256Buffer); }; ```

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