基于React的大文件上传组件的开发详解
以前实习的时候有做过大文件上传的需求,当时我们团队用的是网宿科技的存储服务,自然而然用的也是他们上传的js-sdk,不管是网宿科技还是七牛等提供存储服务的公司,他们的文件上传底层使用的基本上都是plupload库。除了这个,百度FEX团队开源的webuploader也是鼎鼎大名的,当然,对于文件操作的库有许多许多,本文不做过多介绍。
对于一个中小型企业的小项目或者个人项目来说,使用第三方的存储服务也许昂贵了点,且如果上传的文件涉及到隐私的话也是不安全的(各种方案都是因项目而异的)。本文主要讲解在不使用webuploader,plupload等库的情况下,使用html5的File API来解决大文件上传的问题(本文主要指前端部分)。当然,由于是对内的项目,本文并没有过多考虑浏览器兼容性的问题,毕竟对于IE低版本浏览器来说,Flash可能是最适合的。
本文主要使用了antd为UI组件,搭建了如下系统。
Demo演示
下图为文件预加载时的动图,考虑到gif时间的限制,拿了个30多M文件测试。
image下图为上传中的过程
image前后端联调步骤
其实之所以不使用WebUploader等库来实现,也是因为后端的需求跟一般的大文件上传有一点不同,所以前端干脆不使用库来写。
前后端重点考虑的点,是使用分片上传,且每个分片都需要生成md5值,以便后端去校验。因此,每一次分片上传,都需要上传该片段的file,以及chunkMd5,和整个文件的fileMd5。同时,前后端采用arrayBuffer的blob格式来进行文件传输。
如下为前后端联调的步骤
第一步:用户选择文件,进行预处理
- 计算总文件的md5值,即fileMd5
- 按照固定的分片大小(比如5M,该值为用户自定义),进行切分
- 计算每个分片的md5值,chunkMd5,start,end,size等
第二步:用户点击上传
- 发送第一步生成的json数据到requestUrl
- requestUrl接口返回响应,来验证该文件是否已经上传,或者已上传了哪些chunk。(返回的response应该包括每个chunk的状态,即pending or uploaded,第一次上传所有chunk状态都为pending)
- 前端过滤掉已经上传的chunks后,对pending状态的chunks构成一个待上传队列进行上传。
- 每一个chunk上传到partUpload接口,都应该包括,chunkMd5,start,end以及该分片的arrayBuffer数据。
第三步:上传结果反馈
- partUpload接口会返回该分片上传的基本情况,每一次上传成功,上传队列的个数即减一,这样也可以自定义上传的progress。
- 当上传队列个数为0时,此时调用checkUrl,检查整个文件是否上传成功,与前端进行一个同步校验。
代码拆分
总体架构
本文Demo主要是对UI组件进行描述,所以没有考虑数据层,读者可以自己配合dva或者redux。下文为主要的代码结构
import React, { Component } from 'react'
import PropTypes from 'prop-types'
import { Upload, Icon, Button, Progress,Checkbox, Modal, Spin, Radio, message } from 'antd'
import request from 'superagent'
import SparkMD5 from 'spark-md5'
const confirm = Modal.confirm
const Dragger = Upload.Dragger
class FileUpload extends Component {
constructor(props) {
super(props)
this.state = {
preUploading:false, //预处理
chunksSize:0, // 上传文件分块的总个数
currentChunks:0, // 当前上传的队列个数 当前还剩下多少个分片没上传
uploadPercent:-1, // 上传率
preUploadPercent:-1, // 预处理率
uploadRequest:false, // 上传请求,即进行第一个过程中
uploaded:false, // 表示文件是否上传成功
uploading:false, // 上传中状态
}
}
showConfirm = () => {
const _this = this
confirm({
title: '是否提交上传?',
content: '点击确认进行提交',
onOk() {
_this.preUpload()
},
onCancel() { },
})
}
preUpload = ()=>{
// requestUrl,返回可以上传的分片队列
//...
}
handlePartUpload = (uploadList)=>{
// 分片上传
// ...
}
render() {
const {preUploading,uploadPercent,preUploadPercent,uploadRequest,uploaded,uploading} = this.state
const _this = this
const uploadProp = {
onRemove: (file) => {
// ...
},
beforeUpload: (file) => {
// ...对文件的预处理
},
fileList: this.state.fileList,
}
return (
<div className="content-inner">
<Spin tip={
<div >
<h3 style={{margin:'10px auto',color:'#1890ff'}}>文件预处理中...</h3>
<Progress width={80} percent={preUploadPercent} type="circle" status="active" />
</div>
}
spinning={preUploading}
style={{ height: 350 }}>
<div style={{ marginTop: 16, height: 250 }}>
<Dragger {...uploadProp}>
<p className="ant-upload-drag-icon">
<Icon type="inbox" />
</p>
<p className="ant-upload-text">点击或者拖拽文件进行上传</p>
<p className="ant-upload-hint">Support for a single or bulk upload. Strictly prohibit from uploading company data or other band files</p>
</Dragger>
{uploadPercent>=0&&!!uploading&&<div style={{marginTop:20,width:'95%'}}>
<Progress percent={uploadPercent} status="active" />
<h4>文件上传中,请勿关闭窗口</h4>
</div>}
{!!uploadRequest&&<h4 style={{color:'#1890ff'}}>上传请求中...</h4>}
{!!uploaded&&<h4 style={{color:'#52c41a'}}>文件上传成功</h4>}
<Button type="primary" onClick={this.showConfirm} disabled={!!(this.state.preUploadPercent <100)}>
<Icon type="upload" />提交上传
</Button>
</div>
</Spin>
</div>
)
}
}
FileUpload.propTypes = {
//...
}
export default FileUpload
文件分片
使用Html5 的File API是现在主流的处理文件上传的方案。在使用FileReader API之前,应该了解一下Blob对象,Blob对象表示不可变的类似文件对象的原始数据。File接口就是基于Blob,继承了blob的功能并将其扩展使其支持用户系统上的文件。
-
本文前后端约束采用二进制的ArrayBuffer 对象格式来传输文件,类型话数组(ArrayBuffer)可以直接操作内存,接口之间完全可以用二进制数据通信。
-
使用FileReader来读取文件,主要有5个方法:
方法名 | 参数 | 描述 |
---|---|---|
abort | none | 中断读取 |
readAsBinaryString | file | 将文件读取为二进制码 |
readAsDataURL | file | 将文件读取为DataURL |
readAsText | file,[encoding] | 将文件读取为文本 |
readAsArrayBuffer | file | 将文件读取为ArrayBuffer |
- 使用Antd的Drag(Uploader)组件,我们可以在props的beforeUpload属性中操作file,也可以通过onChange监听file。当然,使用beforeUpload更加方便。关键代码如下:
const uploadProp = {
onRemove: (file) => {
this.setState(({ fileList }) => {
const index = fileList.indexOf(file)
const newFileList = fileList.slice()
newFileList.splice(index, 1)
return {
fileList: newFileList,
}
})
},
beforeUpload: (file) => {
// 首先清除一下各种上传的状态
this.setState({
uploaded:false, // 上传成功
uploading:false, // 上传中
uploadRequest:false // 上传预处理
})
// 兼容性的处理
let blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice,
chunkSize = 1024*1024*5, // 切片每次5M
chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize),
currentChunk = 0, // 当前上传的chunk
spark = new SparkMD5.ArrayBuffer(),
// 对arrayBuffer数据进行md5加密,产生一个md5字符串
chunkFileReader = new FileReader(), // 用于计算出每个chunkMd5
totalFileReader = new FileReader() // 用于计算出总文件的fileMd5
let params = {chunks: [], file: {}}, // 用于上传所有分片的md5信息
arrayBufferData = [] // 用于存储每个chunk的arrayBuffer对象,用于分片上传使用
params.file.fileName = file.name
params.file.fileSize = file.size
totalFileReader.readAsArrayBuffer(file)
totalFileReader.onload = function(e){
// 对整个totalFile生成md5
spark.append(e.target.result)
params.file.fileMd5 = spark.end() // 计算整个文件的fileMd5
}
chunkFileReader.onload = function (e) {
// 对每一片分片进行md5加密
spark.append(e.target.result)
// 每一个分片需要包含的信息
let obj = {
chunk:currentChunk + 1,
start:currentChunk * chunkSize, // 计算分片的起始位置
end:((currentChunk * chunkSize + chunkSize) >= file.size) ? file.size : currentChunk * chunkSize + chunkSize, // 计算分片的结束位置
chunkMd5:spark.end(),
chunks
}
// 每一次分片onload,currentChunk都需要增加,以便来计算分片的次数
currentChunk++;
params.chunks.push(obj)
// 将每一块分片的arrayBuffer存储起来,用来partUpload
let tmp = {
chunk:obj.chunk,
currentBuffer:e.target.result
}
arrayBufferData.push(tmp)
if (currentChunk < chunks) {
// 当前切片总数没有达到总数时
loadNext()
// 计算预处理进度
_this.setState({
preUploading:true,
preUploadPercent:Number((currentChunk / chunks * 100).toFixed(2))
})
} else {
//记录所有chunks的长度
params.file.fileChunks = params.chunks.length
// 表示预处理结束,将上传的参数,arrayBuffer的数据存储起来
_this.setState({
preUploading:false,
uploadParams:params,
arrayBufferData,
chunksSize:chunks,
preUploadPercent:100
})
}
}
fileReader.onerror = function () {
console.warn('oops, something went wrong.');
};
function loadNext() {
var start = currentChunk * chunkSize,
end = ((start + chunkSize) >= file.size) ? file.size : start + chunkSize;
fileReader.readAsArrayBuffer(blobSlice.call(file, start, end));
}
loadNext()
// 只允许一份文件上传
this.setState({
fileList: [file],
file: file
})
return false
},
fileList: this.state.fileList,
}
分片上传
- 在预处理过程中会拿到uploadParams的json数据,如下所示
{
file:{
fileChunks:119,
fileMd5:"f5aeec69076483585f4f112223265c0c",
fileName:"xxxx.test",
fileSize:6205952600
},
chunks:[{
chunk:1,
chunkMd5:"8770f43dc59effdc8b995e4aacc8a26c",
chunks:119,
end:5242880,
start:0
},
...
]
}
将以上数据post到RequestUrl接口中,会得到如下json数据:
{
Chunks:[
{
chunk: 1,
chunkMd5:"8770f43dc59effdc8b995e4aacc8a26c",
fileMd5:"f5aeec69076483585f4f672223265c0c",
end: 5242880,
start:0,
status:"pending"
},
…
],
Code:200,
FileMd5:"f5aeec69076483585f4f672223265c0c"
MaxThreads:1,
Message:"OK",
Total:119,
Uploaded:0
}
- 拿到json数据,会先对得到的Chunks进行一次过滤,将status为pengding的过滤出来。
let uploadList = res.body.Chunks.filter((value)=>{
return value.status === 'Pending'
})
// 从返回结果中获取当前还有多少个分片没传
let currentChunks = res.body.Total - res.body.Uploaded
// 获得上传进度
let uploadPercent = Number(((this.state.chunksSize - currentChunks) /this.state.chunksSize * 100).toFixed(2))
// 上传之前,先判断文件是否已经上传成功
if(uploadPercent === 100){
message.success('上传成功')
this.setState({
uploaded:true, // 让进度条消失
uploading:false
})
}else{
this.setState({
uploaded:false,
uploading:true
})
}
this.setState({
uploadRequest:false, // 上传请求成功
currentChunks,
uploadPercent
})
//进行分片上传
this.handlePartUpload(uploadList)
- 遍历uploadList的数据,分别将数据传入到uploadUrl接口中。此过程最关键的,就是如何将分片的arrayBuffer数据如何添加到Blob对象中。
为了减轻服务器的压力,这里可以采用分治的思想去处理每个分片。对于如何实现分治的思想,请参考本人之前写的博客由requestAnimationFrame谈浏览器渲染优化。
handlePartUpload = (uploadList)=>{
let blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice
const _this = this
const batchSize = 4, // 采用分治思想,每批上传的片数,越大越卡
total = uploadList.length, //获得分片的总数
batchCount = total / batchSize // 需要批量处理多少次
let batchDone = 0 //已经完成的批处理个数
doBatchAppend()
function doBatchAppend() {
if (batchDone < batchCount) {
let list = uploadList.slice(batchSize*batchDone,batchSize*(batchDone+1))
setTimeout(()=>silcePart(list),2000);
}
}
function silcePart(list){
batchDone += 1;
doBatchAppend();
list.forEach((value)=>{
let {fileMd5,chunkMd5,chunk,start,end} = value
let formData = new FormData(),
blob = new Blob([_this.state.arrayBufferData[chunk-1].currentBuffer],{type: 'application/octet-stream'}),
params = `fileMd5=${fileMd5}&chunkMd5=${chunkMd5}&chunk=${chunk}&start=${start}&end=${end}&chunks=${_this.state.arrayBufferData.length}`
formData.append('chunk', blob, chunkMd5)
request
.post(`http://x.x.x.x/api/contest/upload_file_part?${params}`)
.send(formData)
.withCredentials()
.end((err,res)=>{
if(res.body.Code === 200){
let currentChunks = this.state.currentChunks
--currentChunks
// 计算上传进度
let uploadPercent = Number(((this.state.chunksSize - currentChunks) /this.state.chunksSize * 100).toFixed(2))
this.setState({
currentChunks, // 同步当前所需上传的chunks
uploadPercent,
uploading:true
})
if(currentChunks ===0){
// 调用验证api
this.checkUploadStatus(this.state.fileMd5)
}
}
})
})
}
}
总结与展望
以上就是一个简单的基于react的大文件上传组件,主要的知识点包括:分片上传技术,FileReader API,ArrayBuffer数据结构,md5加密技术,Blob对象的应用等 知识点。读者可以自行扩展该React组件,可以跟Dva/Redux结合扩展Model层或者集中的状态管理等。同时,对于该组件中出现的异步流程是很简单粗暴的,如何建立合理的异步流程控制,也是需要去思考的。当然,对于大文件来说,文件压缩也是一个需要去考虑的点,比如使用snappy.js等工具库。