本文档提供了一个基于Node.js实现的大文件分片上传示例,用于解决大文件上传过程中可能遇到的问题,如请求超时和断点续传。当文件过大时,一次性发送整个文件可能会导致网络传输不稳定或超时,因此通过将文件分成多个小块(chunk),每次上传一个或几个小块,可以有效避免这些问题。 首先,我们看到HTML页面的部分结构,包括必要的库引用,如axios用于HTTP请求,jQuery用于DOM操作,以及spark-md5.min.js,用于计算文件的MD5哈希值,以便后续验证文件完整性。在JavaScript中,定义了以下关键部分: 1. **chunkSize**:设置为1MB,这是每个文件块的大小,便于管理和处理。 2. **blobSlice方法**:利用浏览器兼容性特性,通过File.prototype.slice、mozSlice或webkitSlice来切分文件。这个方法允许获取文件的不同部分,以便逐个上传。 3. **hashFile函数**:该函数接受一个文件对象,返回一个Promise。它创建一个SparkMD5实例,遍历每个文件块,并使用FileReader读取数据,确保每个块的完整性被计算。 4. **loadNext和uploadChunk函数**:loadNext内部使用FileReader逐块读取文件,每个块读取完成后调用uploadChunk函数,将数据上传到服务器。同时,它会递增当前上传的块数并检查是否所有块都已上传完毕。 5. **uploadProgress和uploadComplete函数**:这两个函数分别用于跟踪上传进度和上传完成后的逻辑。uploadProgress会在每个块上传成功后更新进度条,uploadComplete则在所有块上传后进行最终操作,如显示成功消息或执行其他后处理任务。 为了实现断点续传,前端需要在服务器端保存上传状态,比如已经上传的块的起始和结束位置。下次用户再次上传时,前端根据这些信息从上次停止的地方继续上传,服务器端验证接收到的块与之前已保存的相符后,合并数据。 这个示例不仅展示了如何使用Node.js处理大文件上传,还涉及到了文件流处理、浏览器兼容性、MD5校验、异步编程等关键技术。开发者可以参考此示例,根据实际需求调整参数,以适应自己的项目场景。
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