用Nest 实现大文件分片上传，加速工作效率神器

发布时间：2023年12月25日

文件上传是常见需求，只要指定 content-type 为 multipart/form-data，内容就会以这种格式被传递到服务端：

服务端再按照 multipart/form-data 的格式提取数据，就能拿到其中的文件。

但当文件很大的时候，事情就变得不一样了。

假设传一个 100M 的文件需要 3 分钟，那传一个 1G 的文件就需要 30 分钟。

这样是能完成功能，但是产品的体验会很不好。

所以大文件上传的场景，需要做专门的优化。

把 1G 的大文件分割成 10 个 100M 的小文件，然后这些文件并行上传，不就快了？

然后等 10 个小文件都传完之后，再发一个请求把这 10 个小文件合并成原来的大文件。

这就是大文件分片上传的方案。

那如何拆分和合并呢？

浏览器里 Blob 有 slice 方法，可以截取某个范围的数据，而 File 就是一种 Blob：

所以可以在 input 里选择了 file 之后，通过 slice 对 File 分片。

那合并呢？

fs 的 createWriteStream 方法支持指定 start，也就是从什么位置开始写入。

这样把每个分片按照不同位置写入文件里，不就完成合并了么。

思路理清了，接下来我们实现一下。

创建个 Nest 项目：

npm install -g @nestjs/cli

nest new large-file-sharding-upload

在 AppController 添加一个路由：

?

@Post('upload')
@UseInterceptors(FilesInterceptor('files', 20, {
  dest: 'uploads'
}))
uploadFiles(@UploadedFiles() files: Array<Express.Multer.File>, @Body() body) {
  console.log('body', body);
  console.log('files', files);
}

这是一个 post 接口，会读取请求体里的 files 文件字段传入该方法。

这里还需要安装用到的 multer 包的类型：

npm install -D @types/multer

然后我们在网页里试一下：

首先在 main.ts 里开启跨域支持：

然后添加一个 index.html：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
    <script src="https://unpkg.com/axios@0.24.0/dist/axios.min.js"></script>
</head>
<body>
    <input id="fileInput" type="file" multiple/>
    <script>
        const fileInput = document.querySelector('#fileInput');

        fileInput.onchange =  async function () {
            const data = new FormData();
            data.set('name','光');
            data.set('age', 20);

            [...fileInput.files].forEach(item => {
                data.append('files', item)
            })

            const res = await axios.post('http://localhost:3000/upload', data);
            console.log(res);
        }
    </script>
</body>
</html>

input 指定 multiple，可以选择多个文件。

选择文件之后，通过 post 请求 upload 接口，携带 FormData。FormData 里保存着 files 和其它字段。

起个静态服务：

npx http-server .

浏览器访问下：

选择几个文件：

这时候，Nest 服务端就接收到了上传的文件和其他字段：

当然，我们并不是想上传多个文件，而是一个大文件的多个分片。

所以是这样写：

?

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
    <script src="https://unpkg.com/axios@0.24.0/dist/axios.min.js"></script>
</head>
<body>
    <input id="fileInput" type="file"/>
    <script>
        const fileInput = document.querySelector('#fileInput');

        const chunkSize = 20 * 1024;

        fileInput.onchange =  async function () {

            const file = fileInput.files[0];

            console.log(file);

            const chunks = [];
            let startPos = 0;
            while(startPos < file.size) {
                chunks.push(file.slice(startPos, startPos + chunkSize));
                startPos += chunkSize;
            }

            chunks.map((chunk, index) => {
                const data = new FormData();
                data.set('name', file.name + '-' + index)
                data.append('files', chunk);
                axios.post('http://localhost:3000/upload', data);
            })
        
        }

    </script>
</body>
</html>

对拿到的文件进行分片，然后单独上传每个分片，分片名字为文件名 + index。

这里我们测试用的图片是 80k：

所以每 20k 一个分片，一共是 4 个分片。

测试下：

服务端接收到了这 4 个分片:

然后我们把它们移动到单独的目录：

@Post('upload')
@UseInterceptors(FilesInterceptor('files', 20, {
  dest: 'uploads'
}))
uploadFiles(@UploadedFiles() files: Array<Express.Multer.File>, @Body() body: { name: string }) {
  console.log('body', body);
  console.log('files', files);

  const fileName = body.name.match(/(.+)\-\d+$/)[1];
  const chunkDir = 'uploads/chunks_'+ fileName;

  if(!fs.existsSync(chunkDir)){
    fs.mkdirSync(chunkDir);
  }
  fs.cpSync(files[0].path, chunkDir + '/' + body.name);
  fs.rmSync(files[0].path);
}

用正则匹配出文件名：

在 uploads 下创建 chunks_文件名 的目录，把文件复制过去，然后删掉原始文件。

测试下：

分片文件移动成功了。

不过直接以 chunks_文件名 做为目录名，太容易冲突了。

我们可以在上传文件的时候给文件名加一个随机的字符串。

这样就不会冲突了：

接下来，就是在全部分片上传完之后，发送合并分片的请求。

添加一个 merge 的接口：

@Get('merge')
merge(@Query('name') name: string) {
    const chunkDir = 'uploads/chunks_'+ name;

    const files = fs.readdirSync(chunkDir);

    let startPos = 0;
    files.map(file => {
      const filePath = chunkDir + '/' + file;
      const stream = fs.createReadStream(filePath);
      stream.pipe(fs.createWriteStream('uploads/' + name, {
        start: startPos
      }))

      startPos += fs.statSync(filePath).size;
    })
}

接收文件名，然后查找对应的 chunks 目录，把下面的文件读取出来，按照不同的 start 位置写入到同一个文件里。

浏览器访问下这个接口：

可以看到，合并成功了：

再测试一个：

也没啥问题。

然后我们在合并完成之后把 chunks 目录删掉。

@Get('merge')
merge(@Query('name') name: string) {
    const chunkDir = 'uploads/chunks_'+ name;

    const files = fs.readdirSync(chunkDir);

    let count = 0;
    let startPos = 0;
    files.map(file => {
      const filePath = chunkDir + '/' + file;
      const stream = fs.createReadStream(filePath);
      stream.pipe(fs.createWriteStream('uploads/' + name, {
        start: startPos
      })).on('finish', () => {
        count ++;

        if(count === files.length) {
          fs.rm(chunkDir, {
            recursive: true
          }, () =>{});
        }
      })

      startPos += fs.statSync(filePath).size;
    });
}

然后在前端代码里，当分片全部上传完之后，调用 merge 接口：

const tasks = [];
chunks.map((chunk, index) => {
    const data = new FormData();

    data.set('name', randomStr + '_' + file.name + '-' + index)
    data.append('files', chunk);
    tasks.push(axios.post('http://localhost:3000/upload', data));
})
await Promise.all(tasks);
axios.get('http://localhost:3000/merge?name=' + randomStr + '_' + file.name);

?

连起来测试下：

因为文件比较小，开启 network 的 slow 3g 网速来测。

可以看到，分片上传和最后的合并都没问题。

当然，你还可以加一个进度条，这个用 axios 很容易实现：

至此，大文件分片上传就完成了。

总结

当文件比较大的时候，文件上传会很慢，这时候一般我们会通过分片的方式来优化。

原理就是浏览器里通过 slice 来把文件分成多个分片，并发上传。

服务端把这些分片文件保存在一个目录下。

当所有分片传输完成时，发送一个合并请求，服务端通过 fs.createWriteStream 指定 start 位置，来把这些分片文件写入到同一个文件里，完成合并。

这样，我们就实现了大文件分片上传。

Nest 实现大文件分片上传
原文链接：https://juejin.cn/post/7315591545741197349

文章来源:https://blog.csdn.net/QD_ANJING/article/details/135194467
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