在 JavaScript 中如何实现并发控制? 这篇文章中，阿宝哥详细分析了 async-pool 这个库如何利用 Promise.all 和 Promise.race 函数实现异步任务的并发控制。之后，阿宝哥通过 JavaScript 中如何实现大文件并行下载? 这篇文章介绍了 async-pool 这个库的实际应用。
本文将介绍如何利用 async-pool 这个库提供的 asyncPool 函数来实现大文件的并发上传。相信有些小伙伴已经了解大文件上传的解决方案，在上传大文件时，为了提高上传的效率，我们一般会使用 Blob.slice 方法对大文件按照指定的大小进行切割，然后通过多线程进行分块上传，等所有分块都成功上传后，再通知服务端进行分块合并。
看完上图相信你对大文件上传的方案，已经有了一定的了解。接下来，我们先来介绍 Blob 和 File 对象。
Blob(Binary Large Object)表示二进制类型的大对象。在数据库管理系统中，将二进制数据存储为一个单一个体的集合。Blob 通常是影像、声音或多媒体文件。在 JavaScript 中 Blob 类型的对象表示不可变的类似文件对象的原始数据。 为了更直观的感受 Blob 对象，我们先来使用 Blob 构造函数，创建一个 myBlob 对象，具体如下图所示：
如你所见，myBlob 对象含有两个属性：size 和 type。其中 size 属性用于表示数据的大小(以字节为单位)，type 是 MIME 类型的字符串。Blob 由一个可选的字符串 type(通常是 MIME 类型)和 blobParts 组成：
Blob 表示的不一定是 JavaScript 原生格式的数据。比如 File 接口基于 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。
通常情况下， File 对象是来自用户在一个 元素上选择文件后返回的 FileList 对象，也可以是来自由拖放操作生成的 DataTransfer 对象，或者来自 HTMLCanvasElement 上的 mozGetAsFile() API。
File 对象是特殊类型的 Blob，且可以用在任意的 Blob 类型的上下文中。比如说 FileReader、URL.createObjectURL() 及 XMLHttpRequest.send() 都能处理 Blob 和 File。在大文件上传的场景中，我们将使用 Blob.slice 方法对大文件按照指定的大小进行切割，然后对分块进行并行上传。接下来，我们来看一下具体如何实现大文件上传。
为了让大家能够更好地理解后面的内容，我们先来看一下整体的流程图：
了解完大文件上传的流程之后，我们先来定义上述流程中涉及的一些辅助函数。
顾名思义 calcFileMD5 函数，用于计算文件的 MD5 值(数字指纹)。在该函数中，我们使用 FileReader API 分块读取文件的内容，然后通过 spark-md5 这个库提供的方法来计算文件的 MD5 值。
复制
![[[402831]]](https://s4.51cto.com/oss/202106/01/b75b9a455f8db1fb1dcaf38e3dc7686d.jpg){kind=link}
function calcFileMD5(file) { return new Promise((resolve, reject) => { let chunkSize = 2097152, // 2M chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize), currentChunk = 0, spark = new SparkMD5.ArrayBuffer(), fileReader = new FileReader(); fileReader.onload = (e) => { spark.append(e.target.result); currentChunk++; if (currentChunk < chunks) { loadNext(); } else { resolve(spark.end()); } }; fileReader.onerror = (e) => { reject(fileReader.error); reader.abort(); }; function loadNext() { let start = currentChunk * chunkSize, end = start + chunkSize >= file.size ? file.size : start + chunkSize; fileReader.readAsArrayBuffer(file.slice(start, end)); } loadNext(); }); }
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
在 JavaScript 中如何实现并发控制? 这篇文章中，我们介绍了 asyncPool 函数，它用于实现异步任务的并发控制。该函数接收 3 个参数：
poolLimit(数字类型)：表示限制的并发数;
array(数组类型)：表示任务数组;
iteratorFn(函数类型)：表示迭代函数，用于实现对每个任务项进行处理，该函数会返回一个 Promise 对象或异步函数。
复制
async function asyncPool(poolLimit, array, iteratorFn) { const ret = []; // 存储所有的异步任务 const executing = []; // 存储正在执行的异步任务 for (const item of array) { // 调用iteratorFn函数创建异步任务 const p = Promise.resolve().then(() => iteratorFn(item, array)); ret.push(p); // 保存新的异步任务 // 当poolLimit值小于或等于总任务个数时，进行并发控制 if (poolLimit <= array.length) { // 当任务完成后，从正在执行的任务数组中移除已完成的任务 const e = p.then(() => executing.splice(executing.indexOf(e), 1)); executing.push(e); // 保存正在执行的异步任务 if (executing.length >= poolLimit) { await Promise.race(executing); // 等待较快的任务执行完成 } } } return Promise.all(ret); }
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
checkFileExist 函数用于检测文件是否已经上传过了，如果已存在则秒传，否则返回已上传的分块 ID 列表：
复制
function checkFileExist(url, name, md5) { return request.get(url, { params: { name, md5, }, }).then((response) => response.data); }
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
在 checkFileExist 函数中使用到的 request 对象是 Axios 实例，通过 axios.create方法来创建：
复制
const request = axios.create({ baseURL: "http://localhost:3000/upload", timeout: 10000, });
1.
2.
3.
4.
有了 request 对象之后，我们就可以轻易地发送 HTTP 请求。在 checkFileExist 函数内部，我们会发起一个 GET 请求，同时携带的查询参数是文件名(name)和文件的 MD5 值。
当调用 checkFileExist 函数之后，如果发现文件尚未上传或者只上传完部分分块的话，就会继续调用 upload 函数来执行上传任务。在 upload 函数内，我们使用了前面介绍的 asyncPool 函数来实现异步任务的并发控制，具体如下所示：
复制
function upload({ url, file, fileMd5, fileSize, chunkSize, chunkIds, poolLimit = 1, }) { const chunks = typeof chunkSize === "number" ? Math.ceil(fileSize / chunkSize) : 1; return asyncPool(poolLimit, [...new Array(chunks).keys()], (i) => { if (chunkIds.indexOf(i + "") !== -1) { // 已上传的分块直接跳过 return Promise.resolve(); } let start = i * chunkSize; let end = i + 1 == chunks ? fileSize : (i + 1) * chunkSize; const chunk = file.slice(start, end); // 对文件进行切割 return uploadChunk({ url, chunk, chunkIndex: i, fileMd5, fileName: file.name, }); }); }
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
对于切割完的文件块，会通过 uploadChunk 函数，来执行实际的上传操作：
复制
function uploadChunk({ url, chunk, chunkIndex, fileMd5, fileName }) { let formData = new FormData(); formData.set("file", chunk, fileMd5 + "-" + chunkIndex); formData.set("name", fileName); formData.set("timestamp", Date.now()); return request.post(url, formData); }
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
当所有分块都上传完成之后，我们需要通知服务端执行分块合并操作，这里我们定义了 concatFiles 函数来实现该功能：
复制
function concatFiles(url, name, md5) { return request.get(url, { params: { name, md5, }, }); }
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
在前面已定义辅助函数的基础上，我们就可以根据大文件上传的整体流程图来实现一个 uploadFile 函数：
复制
async function uploadFile() { if (!uploadFileEle.files.length) return; const file = uploadFileEle.files[0]; // 获取待上传的文件 const fileMd5 = await calcFileMD5(file); // 计算文件的MD5 const fileStatus = await checkFileExist( // 判断文件是否已存在 "/exists", file.name, fileMd5 ); if (fileStatus.data && fileStatus.data.isExists) { alert("文件已上传[秒传]"); return; } else { await upload({ url: "/single", file, // 文件对象 fileMd5, // 文件MD5值 fileSize: file.size, // 文件大小 chunkSize: 1 * 1024 * 1024, // 分块大小 chunkIds: fileStatus.data.chunkIds, // 已上传的分块列表 poolLimit: 3, // 限制的并发数 }); } await concatFiles("/concatFiles", file.name, fileMd5); }
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
定义完 uploadFile 函数，要实现大文件并发上传的功能就很简单了，具体代码如下所示：
复制
<!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge" /> <title>大文件并发上传示例（阿宝哥）</title> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/axios/0.21.1/axios.min.js"></script> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/spark-md5/3.0.0/spark-md5.min.js"></script> </head> <body> <input type="file" id="uploadFile" /> <button id="submit" onclick="uploadFile()">上传文件</button> <script> const uploadFileEle = document.querySelector("#uploadFile"); const request = axios.create({ baseURL: "http://localhost:3000/upload", timeout: 10000, }); async function uploadFile() { if (!uploadFileEle.files.length) return; const file = uploadFileEle.files[0]; // 获取待上传的文件 const fileMd5 = await calcFileMD5(file); // 计算文件的MD5 // ... } // 省略其他函数 </script> </body> </html>
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
由于完整的示例代码内容比较多，阿宝哥就不放具体的代码了。感兴趣的小伙伴，可以访问以下地址浏览客户端和服务器端代码。
完整的示例代码(代码仅供参考，可根据实际情况进行调整)：
https://gist.github.com/semlinker/b211c0b148ac9be0ac286b387757e692
最后我们来看一下大文件并发上传示例的运行结果：
本文介绍了在 JavaScript 中如何利用 async-pool 这个库提供的 asyncPool 函数，来实现大文件的并发上传。此外，文中我们也使用了 spark-md5 这个库来计算文件的数字指纹，如果你数字指纹感兴趣的话，可以阅读 数字指纹有什么用?赶紧来了解一下 这篇文章。
由于篇幅有限，阿宝哥并未介绍服务端的具体代码。其实在做文件分块合并时，阿宝哥是以流的形式进行合并，感兴趣的小伙伴可以自行阅读一下相关代码。如果有遇到不清楚的地方，欢迎随时跟阿宝哥交流哟。
你不知道的 Blob
MDN - File
MDN - ArrayBuffer
MDN - HTTP请求范围
JavaScript 中如何实现并发控制?