PM：喂，那个切图仔，我这里有个100G的视频要上传，你帮我做一个上传后台，下班前给我哦，辛苦了。
我：。。。
相信每个切图工程师，都接触过文件上传的需求，一般的小文件，我们直接使用 input file，然后构造一个 new FormData()对象，扔给后端就可以了。如果使用了 Ant design 或者 element ui 之类的ui库，那更简单，直接调用一下api即可。当然了，复杂一些的，市面上也有不少优秀的第三方插件，比如WebUploader。但是作为一个有追求的工程师，怎么能仅仅满足于使用插件呢，今天我们就来自己实现一个。
一个上传组件，需要具备的功能：
前后端分工：
前端：
后端：
架构图如下
接下来开始具体实现
对于上传的文件，一般来说，我们要校验其格式，仅需要获取文件的后缀（扩展名），即可判断其是否符合我们的上传限制：
//文件路径
var filePath = "file://upload/test.png";
//获取最后一个.的位置
var index= filePath.lastIndexOf(".");
//获取后缀
var ext = filePath.substr(index+1);
//输出结果
console.log(ext);
// 输出： png但是，这种方式有个弊端，那就是我们可以随便篡改文件的后缀名，比如：test.mp4 ，我们可以通过修改其后缀名：test.mp4 -> test.png ，这样即可绕过限制进行上传。那有没有更严格的限制方式呢？当然是有的。
那就是通过查看文件的二进制数据来识别其真实的文件类型，因为计算机识别文件类型时，并不是真的通过文件的后缀名来识别的，而是通过 “魔数”（Magic Number）来区分，对于某一些类型的文件，起始的几个字节内容都是固定的，根据这几个字节的内容就可以判断文件的类型。借助十六进制编辑器，可以查看一下图片的二进制数据，我们还是以test.png为例：
由上图可知，PNG 类型的图片前 8 个字节是 0x89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A。基于这个结果，我们可以据此来做文件的格式校验，以vue项目为例：
<template>
<div>
<input
type="file"
id="inputFile"
@change="handleChange"
/>
</div>
</template>
<script>
export default {
name: "HelloWorld",
methods: {
check(headers) {
return (buffers, options = { offset: 0 }) =>
headers.every(
(header, index) => header === buffers[options.offset + index]
);
},
async handleChange(event) {
const file = event.target.files[0];
// 以PNG为例，只需要获取前8个字节，即可识别其类型
const buffers = await this.readBuffer(file, 0, 8);
const uint8Array = new Uint8Array(buffers);
const isPNG = this.check([0x89, 0x50, 0x4e, 0x47, 0x0d, 0x0a, 0x1a, 0x0a]);
// 上传test.png后，打印结果为true
console.log(isPNG(uint8Array))
},
readBuffer(file, start = 0, end = 2) {
// 获取文件的二进制数据，因为我们只需要校验前几个字节即可，所以并不需要获取整个文件的数据
return new Promise((resolve, reject) => {
const reader = new FileReader();
reader.onload = () => {
resolve(reader.result);
};
reader.onerror = reject;
reader.readAsArrayBuffer(file.slice(start, end));
});
}
}
};
</script>以上为校验文件类型的方法，对于其他类型的文件，比如mp4，xsl等，大家感兴趣的话，也可以通过工具查看其二进制数据，以此来做格式校验。
以下为汇总的一些文件的二进制标识：
1.JPEG/JPG - 文件头标识 (2 bytes): ff, d8 文件结束标识 (2 bytes): ff, d9
2.TGA - 未压缩的前 5 字节 00 00 02 00 00 - RLE 压缩的前 5 字节 00 00 10 00 00
3.PNG - 文件头标识 (8 bytes) 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A
4.GIF - 文件头标识 (6 bytes) 47 49 46 38 39(37) 61
5.BMP - 文件头标识 (2 bytes) 42 4D B M
6.PCX - 文件头标识 (1 bytes) 0A
7.TIFF - 文件头标识 (2 bytes) 4D 4D 或 49 49
8.ICO - 文件头标识 (8 bytes) 00 00 01 00 01 00 20 20
9.CUR - 文件头标识 (8 bytes) 00 00 02 00 01 00 20 20
10.IFF - 文件头标识 (4 bytes) 46 4F 52 4D
11.ANI - 文件头标识 (4 bytes) 52 49 46 46
假设我们要把一个1G的视频，分割为每块1MB的切片，可定义 DefualtChunkSize = 1 * 1024 * 1024，通过 spark-md5来计算文件内容的hash值。那如何分割文件呢，使用文件对象File的方法File.prototype.slice即可。
需要注意的是，切割一个较大的文件，比如10G，那分割为1Mb大小的话，将会生成一万个切片，众所周知，js是单线程模型，如果这个计算过程在主线程中的话，那我们的页面必然会直接崩溃，这时，就该我们的 Web Worker 来上场了。
Web Worker 的作用，就是为 JavaScript 创造多线程环境，允许主线程创建 Worker 线程，将一些任务分配给后者运行。在主线程运行的同时，Worker 线程在后台运行，两者互不干扰。具体的作用，不了解的同学可以自行去学些一下。这里就不展开讲了。
以下为部分关键代码：
// upload.js
// 创建一个worker对象
const worker = new worker('worker.js')
// 向子线程发送消息，并传入文件对象和切片大小，开始计算分割切片
worker.postMessage(file, DefualtChunkSize)
// 子线程计算完成后，会将切片返回主线程
worker.onmessage = (chunks) => {
...
}子线程代码：
// worker.js
// 接收文件对象及切片大小
onmessage (file, DefualtChunkSize) => {
let blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice,
chunks = Math.ceil(file.size / DefualtChunkSize),
currentChunk = 0,
spark = new SparkMD5.ArrayBuffer(),
fileReader = new FileReader();
fileReader.onload = function (e) {
console.log('read chunk nr', currentChunk + 1, 'of');
const chunk = e.target.result;
spark.append(chunk);
currentChunk++;
if (currentChunk < chunks) {
loadNext();
} else {
let fileHash = spark.end();
console.info('finished computed hash', fileHash);
// 此处为重点，计算完成后，仍然通过postMessage通知主线程
postMessage({ fileHash, fileReader })
}
};
fileReader.onerror = function () {
console.warn('oops, something went wrong.');
};
function loadNext() {
let start = currentChunk * DefualtChunkSize,
end = ((start + DefualtChunkSize) >= file.size) ? file.size : start + DefualtChunkSize;
let chunk = blobSlice.call(file, start, end);
fileReader.readAsArrayBuffer(chunk);
}
loadNext();
}以上利用worker线程，我们即可得到计算后的切片，以及md5值。
在拿到切片和md5后，我们首先去服务器查询一下，是否已经存在当前文件。
// 检查是否已存在相同文件
async function checkAndUploadChunk(chunkList, fileMd5Value) {
const requestList = []
// 如果不存在，则上传
for (let i = 0; i < chunkList; i++) {
requestList.push(upload({ chunkList[i], fileMd5Value, i }))
}
// 并发上传
if (requestList?.length) {
await Promise.all(requestList)
}
}
// 上传chunk
function upload({ chunkList, chunk, fileMd5Value, i }) {
current = 0
let form = new FormData()
form.append("data", chunk) //切片流
form.append("total", chunkList.length) //总片数
form.append("index", i) //当前是第几片
form.append("fileMd5Value", fileMd5Value)
return axios({
method: 'post',
url: BaseUrl + "/upload",
data: form
}).then(({ data }) => {
if (data.stat) {
current = current + 1
// 获取到上传的进度
const uploadPercent = Math.ceil((current / chunkList.length) * 100)
}
})
}所有切片上传完成后，再向后端发送一个上传完成的请求，即通知后端把所有切片进行合并，最终完成整个上传流程。
大功告成！由于篇幅有限，本文主要讲了前端的实现思路，最终落地成完整的项目，还是需要大家根据真实的项目需求来实现。
