让我为您详细讲解JavaScript实现大文件上传的完整攻略。
1. 概述
在网页上传大文件时,为了提高用户体验,通常会采用分片上传的方式,即将大文件分为若干个小块逐个上传,上传成功之后再将这些小块合并成一个完整的文件。而在实现分片上传时,JavaScript是必不可少的。
2. 实现步骤
下面是一份JavaScript实现大文件上传的示例代码,包括以下步骤:
步骤1:获取文件信息
获取文件信息,包括文件名、文件大小等等,可以通过File
对象的属性来获取,如下所示:
const fileInput = document.querySelector('input[type="file"]');
const file = fileInput.files[0];
const fileSize = file.size;
const fileName = file.name;
步骤2:计算文件Hash值
计算文件Hash值是为了确保文件上传的安全性,可以通过SparkMD5
等第三方库来计算文件Hash值,代码如下所示:
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
const reader = new FileReader();
reader.readAsArrayBuffer(file.slice(0, 1024 * 1024 * 10)); // 只计算文件的前10MB
reader.onload = e => {
spark.append(e.target.result);
const hash = spark.end();
console.log(`文件Hash值为${hash}`);
}
步骤3:分片上传
分片上传是将文件分成若干小块逐个上传,可使用XMLHttpRequest(简称XHR)对象的upload
事件来实现上传进度的监控,代码如下所示:
const chunkSize = 1024 * 1024; // 每个分片大小为1MB
const chunkCount = Math.ceil(fileSize / chunkSize); // 分片数
let currentChunk = 0;
const xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.upload.addEventListener('progress', e => {
// 监控上传进度
const percent = ((e.loaded + currentChunk * chunkSize) / fileSize * 100).toFixed(2);
console.log(`已上传${percent}%`);
});
xhr.onreadystatechange = () => {
if (xhr.readyState === XMLHttpRequest.DONE && xhr.status === 200) {
// 分片上传成功,继续上传下一个分片
currentChunk++;
if (currentChunk < chunkCount) {
uploadChunk();
} else {
// 所有分片上传完毕,进行合并操作
mergeChunks();
}
}
};
const uploadChunk = () => {
const start = currentChunk * chunkSize;
const end = Math.min(start + chunkSize, fileSize);
const chunk = file.slice(start, end);
xhr.send(chunk);
}
步骤4:合并文件
分片上传之后,需要将所有小块合并成一个完整的文件,可以使用服务端脚本来实现文件的合并,如PHP或Node.js等。
3. 示例说明
示例一:使用FormData对象上传文件
可以使用FormData
对象来模拟表单上传文件,在JavaScript中实现代码如下所示:
const formData = new FormData();
formData.append('file', file);
formData.append('hash', hash);
formData.append('fileName', fileName);
fetch('/api/upload', {
method: 'POST',
body: formData,
}).then(res => {
console.log('上传成功');
}).catch(error => {
console.error(error);
});
示例二:使用Web Worker计算文件Hash值
为了不让计算Hash值的过程影响页面的渲染,并确保计算文件Hash值的效率,可以使用Web Worker来实现多线程计算,代码如下所示:
const worker = new Worker('/js/hash.worker.js');
worker.addEventListener('message', e => {
const hash = e.data;
console.log(`文件Hash值为${hash}`);
});
worker.postMessage({ file: file, size: 1024 * 1024 * 10 });
hash.worker.js文件的代码如下所示:
self.importScripts('/lib/spark-md5.min.js');
self.addEventListener('message', e => {
const file = e.data.file;
const size = e.data.size;
const spark = new self.SparkMD5.ArrayBuffer();
const reader = new self.FileReader();
reader.readAsArrayBuffer(file.slice(0, size)); // 只计算文件的前size
reader.onload = event => {
spark.append(event.target.result); // 数据读取完成后添加数据
const hash = spark.end();
self.postMessage(hash); // 计算完成后将Hash值返回给主线程
}
});
4. 总结
通过以上示例代码的介绍,我们可以看出,实现大文件上传并不难,只需按照以上步骤逐步实现即可。同时,可以根据具体的需求灵活地修改示例代码,以实现更加完善的上传功能。
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