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如何使用纯原生js实现大文件分片上传！

2025年2月28日19分钟阅读

写在前面

前段时间在工作中接触到了文件上传的内容，但业务中实现的功能比较简单，于是我想着能不能使用纯原生的方式实现一个大文件的上传DEMO，从而在本质上学习大文件上传的思路。本教程使用纯原生的html+node.js实现，能快速上手一个简单的大文件上传，深入理解其内部的原理，也能方便在后续的工作中对DEMO进行快速扩展，非常适合想入门学习大文件上传的同学。点击链接可以查看原文地址，我的博客会不定期更新一些简单易懂的前端教程，关注Github可以不走丢。

效果展示

首先来看看最后的效果。

如何使用纯原生js实现大文件分片上传！ 20240617222554076

下面👇是在线DEMO和源码等资源地址。

实现思路

如何使用纯原生js实现大文件分片上传！ 20240617222558779

上图是大文件上传的整体流程图，显示了客户端和服务端的交互逻辑，方便大家从宏观上理解大文件上传的过程，但如果按照上面的流程讲解大文件上传入门，很容易被劝退。

下面👇我们将按照功能点逐步迭代的方式讲解大文件上传，每个功能点都很简单，每实现一个功能点都会极大的增涨我们的信心。大文件上传一共分为分片上传、分片合并、文件秒传、断点续传、上传进度这五个功能点，后面的功能都是在前面的功能基础上迭代完成。如果能实现一个分片上传功能就算是入门了大文件上传了，后面都是在此基础上增加功能而已。

具体实现

分片上传

首先我们来实现一个最简单也最核心的分片上传，这个功能点分为客户端的文件分片、计算hash值、上传分片文件和服务端的创建分片目录并存储分片。客户端和服务端源代码分别存放在BigFileUpload.html 和server.js文件中。

客户端

为了方便后面能够处理取消上传和上传进度，我们首先对fetch 请求做一个简单的封装。

/**
 * @description: 封装fetch
 * @param {Object} FetchConfig fetch config
 * @return {Promise} fetch result
 */
const requestApi = ({
  url,
  method = "GET",
  ...fetchProps
}) => {
  return new Promise(async (resolve, reject) => {
    const res = await fetch(url, {
      method,
      ...fetchProps,
    });
    resolve(res.json());
  });
};

下面👇是分片功能需要的标签元素。

<input type="file" name="file" id="file" multiple />
<button id="upload" onClick="handleUpload()">上传</button>
<p id="hash-progress"></p>
<p id="total-slice"></p>

首先，我们需要使用slice() 方法对大文件进行分片，并把分片的内容、大小等信息都放入到分片列表中，最后在页面上显示一下分片数量。

// 文件分片
const createFileChunk = (file) => {
	const chunkList = [];
	//计算文件切片总数
	const sliceSize = 5 * 1024 * 1024; // 每个文件切片大小定为5MB
	const totalSlice = Math.ceil(fileSize / sliceSize);
	for (let i = 1; i <= totalSlice; i++) {
	  let chunk;
	  if (i == totalSlice) {
		// 最后一片
		chunk = file.slice((i - 1) * sliceSize, fileSize - 1); //切割文件
	  } else {
		chunk = file.slice((i - 1) * sliceSize, i * sliceSize);
	  }
	  chunkList.push({
		file: chunk,
		fileSize,
		size: Math.min(sliceSize, file.size),
	  });
	}
	const sliceText = `一共分片：${totalSlice}`;
	document.getElementById("total-slice").innerHTML = sliceText;
	console.log(sliceText);
	return chunkList;
};

然后， 使用spark-md5 分别计算每个分片的hash值，最后得到整个文件hash值。计算hash值需要比较长的时间，可以在页面上输出计算hash值的进度。

// 根据分片生成hash
const calculateHash = (fileChunkList) => {
  return new Promise((resolve) => {
    const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
    let count = 0;
    // 计算出hash
    const loadNext = (index) => {
      const reader = new FileReader(); // 文件阅读对象
      reader.readAsArrayBuffer(fileChunkList[index].file);
      reader.onload = (e) => {
        count++;
        spark.append(e.target.result);
        if (count === fileChunkList.length) {
          resolve(spark.end());
        } else {
          // 还没读完
          const percentage = parseInt(
            ((count + 1) / fileChunkList.length) * 100
          );
          const progressText = `计算hash值：${percentage}%`;
          document.getElementById("hash-progress").innerHTML =
            progressText;
          console.log(progressText);
          loadNext(count);
        }
      };
    };
    loadNext(0);
  });
};

紧接着，需要将分片数据全部上传到服务器，这里需要注意是的分片的hash值是 ${fileHash}-${index}， 服务端会根据这个hash值创建分片文件。

let fileName = "",
  fileHash = "",
  fileSize = 0,
  fileChunkListData = [];
const HOST = "http://localhost:3000";
 
// ...
 
const handleUpload = async () => {
  const file = document.getElementById("file").files[0];
  if (!file) return alert("请选择文件！");
  fileName = file.name; // 文件名
  fileSize = file.size; // 文件大小
  const fileChunkList = createFileChunk(file);
  fileHash = await calculateHash(fileChunkList); // 文件hash
  fileChunkListData = fileChunkList.map(({ file, size }, index) => {
    const hash = `${fileHash}-${index}`;
    return {
      file,
      size,
      fileName,
      fileHash,
      hash,
    };
  });
  await uploadChunks();
};
 
//上传分片
const uploadChunks = async () => {
  const requestList = fileChunkListData
    .map(({ file, fileHash, fileName, hash }, index) => {
      const formData = new FormData();
      formData.append("file", file);
      formData.append("fileHash", fileHash);
      formData.append("name", fileName);
      formData.append("hash", hash);
      return { formData };
    })
    .map(async ({ formData }) => {
      return requestApi({
        url: `${HOST}`,
        method: "POST",
        body: formData,
      });
    });
  await Promise.all(requestList);
};

服务端

首先，我们使用原生node.js启动一个后端服务。

import * as http from "http"; //ES 6
import path from "path";
 
const server = http.createServer();
 
server.on("request", async (req, res) => {
  res.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*");
  res.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "*");
  if (req.method === "OPTIONS") {
    res.status = 200;
    res.end();
    return;
  }
});
 
server.listen(3000, () => console.log("正在监听 3000 端口"));

接下来，我们就可以在里面添加上传分片的接口。使用multiparty读取到客户端提交的表单数据后，判断切片目录是否存在，不存在就使用 fileHash 值创建一个临时的分片目录，并使用fs-extra 的move 方法存储文件分片到对应的分片目录下。

import * as http from "http"; //ES 6
import path from "path";
import fse from "fs-extra";
import multiparty from "multiparty";
 
const server = http.createServer();
const UPLOAD_DIR = path.resolve("/Users/sxg/Downloads/", "target"); // 大文件存储目录
 
server.on("request", async (req, res) => {
  res.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*");
  res.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "*");
  if (req.method === "OPTIONS") {
    res.status = 200;
    res.end();
    return;
  }
 
  if (req.url === "/") {
    const multipart = new multiparty.Form();
 
    multipart.parse(req, async (err, fields, files) => {
      if (err) {
        console.error(err);
        res.status = 500;
        res.end(
          JSON.stringify({
            messaage: "process file chunk failed",
          })
        );
        return;
      }
 
      const [chunk] = files.file;
      const [hash] = fields.hash;
      const [filename] = fields.name;
      const [fileHash] = fields.fileHash;
      const chunkDir = `${UPLOAD_DIR}/${fileHash}`;
 
      const filePath = path.resolve(
        UPLOAD_DIR,
        `${fileHash}${extractExt(filename)}`
      );
      // 文件存在直接返回
      if (fse.existsSync(filePath)) {
        res.end(
          JSON.stringify({
            messaage: "file exist",
          })
        );
        return;
      }
 
      // 切片目录不存在，创建切片目录
      if (!fse.existsSync(chunkDir)) {
        await fse.mkdirs(chunkDir);
      }
 
      // fs-extra 专用方法，类似 fs.rename 并且跨平台
      // fs-extra 的 rename 方法 windows 平台会有权限问题
      // https://github.com/meteor/meteor/issues/7852#issuecomment-255767835
      await fse.move(chunk.path, `${chunkDir}/${hash}`);
      res.status = 200;
      res.end(
        JSON.stringify({
          messaage: "received file chunk",
        })
      );
    });
  }
});
 
server.listen(3000, () => console.log("正在监听 3000 端口"));

到这里为止，我们就已经实现了文件上传最基本的功能，后续只是在此基础上进行迭代。

合并分片

客户端

在上传完文件分片之后，我们就可以对所有文件分片进行合并，这里需要请求一个合并分片的接口，需要传递文件的fileHash 和 filename 。

//上传分片
const uploadChunks = async () => {
  //...
  await mergeRequest(fileName, fileHash);
};
 
// 合并分片
const mergeRequest = async (fileName, fileHash) => {
  await requestApi({
    url: `${HOST}/merge`,
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json;charset=utf-8",
    },
    body: JSON.stringify({
      filename: fileName,
      fileHash,
    }),
  });
};

服务端

合并切片功能最核心的功能就是根据fileHash读取对应分片目录下的分片文件列表，并按照分片下标进行排序，避免后面合并时顺序错乱。然后，使用 writeFile 方法创建一个空文件，再使用appendFileSync 依次向文件中添加分片数据，最后删除临时的分片目录。

// 合并切片
const mergeFileChunk = async (filePath, fileHash) => {
  const chunkDir = `${UPLOAD_DIR}/${fileHash}`;
  const chunkPaths = await fse.readdir(chunkDir);
  // 根据切片下标进行排序，否则直接读取目录的获得的顺序可能会错乱
  chunkPaths.sort((a, b) => a.split("-")[1] - b.split("-")[1]);
  await fse.writeFile(filePath, "");
  chunkPaths.forEach((chunkPath) => {
    fse.appendFileSync(filePath, fse.readFileSync(`${chunkDir}/${chunkPath}`));
    fse.unlinkSync(`${chunkDir}/${chunkPath}`);
  });
  fse.rmdirSync(chunkDir); // 合并后删除保存切片的目录
};

这里实现一下合并分片的接口，首先需要读取请求中的数据，然后拼接出合并后的文件名称 ${UPLOAD_DIR}/${fileHash}${ext}，最后调用合并分片方法。

import * as http from "http"; //ES 6
import path from "path";
import fse from "fs-extra";
import multiparty from "multiparty";
const server = http.createServer();
const extractExt = (filename) =>
  filename.slice(filename.lastIndexOf("."), filename.length); // 提取后缀名
  
//...
 
const resolvePost = (req) =>
  new Promise((resolve) => {
    let chunk = "";
    req.on("data", (data) => {
      chunk += data;
    });
    req.on("end", () => {
      resolve(JSON.parse(chunk));
    });
  });
 
server.on("request", async (req, res) => {
  //...
 
  if (req.url === "/merge") {
    const data = await resolvePost(req);
    const { filename, fileHash } = data;
    const ext = extractExt(filename);
    const filePath = `${UPLOAD_DIR}/${fileHash}${ext}`;
    await mergeFileChunk(filePath, fileHash);
    res.status = 200;
    res.end(JSON.stringify("file merged success"));
  }
});
 
server.listen(3000, () => console.log("正在监听 3000 端口"));

秒传

客户端

实现秒传只需要在文件上传之前请求接口验证一下文件是否存在。

const handleUpload = async () => {
  //...
  const { shouldUpload } = await verifyUpload(
    fileName,
    fileHash
  );
  if (!shouldUpload) {
    alert("秒传：上传成功");
    return;
  }
  //...
};
 
//文件秒传
const verifyUpload = async (filename, fileHash) => {
  const data = await requestApi({
    url: `${HOST}/verify`,
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json;charset=utf-8",
    },
    body: JSON.stringify({
      filename,
      fileHash,
    }),
  });
  return data;
};

服务端

如果文件存在shouldUpload 就返回 false，否则就返回 true 。

import * as http from "http"; //ES 6
import path from "path";
import fse from "fs-extra";
import multiparty from "multiparty";
const server = http.createServer();
 
//...
 
server.on("request", async (req, res) => {
  //...
 
  if (req.url === "/verify") {
    const data = await resolvePost(req);
    const { fileHash, filename } = data;
    const ext = extractExt(filename);
    const filePath = `${UPLOAD_DIR}/${fileHash}${ext}`;
    if (fse.existsSync(filePath)) {
      res.end(
        JSON.stringify({
          shouldUpload: false,
        })
      );
    } else {
      res.end(
        JSON.stringify({
          shouldUpload: true,
        })
      );
    }
  }
});
 
server.listen(3000, () => console.log("正在监听 3000 端口"));

断点续传

客户端

断点续传新增了两个按钮，来控制文件上传进度。

/* ... */
<button id="pause" onClick="handlePause()" style="display: none">
  暂停
</button>
<button id="resume" onClick="handleResume()" style="display: none">
  恢复
</button>
/* ... */

这里需要对requestApi 进行一些改造，添加 abortControllerList 用于存储需要被取消的请求，如果接口请求成功，则将fetch从 abortControllerList 中移除。

/**
 * @description: 封装fetch
 * @param {Object} FetchConfig fetch config
 * @return {Promise} fetch result
 */
const requestApi = ({
  url,
  method = "GET",
  onProgress,
  ...fetchProps
}) => {
  const controller = new AbortController();
  abortControllerList.push(controller);
  return new Promise(async (resolve, reject) => {
    const res = await fetch(url, {
      method,
      ...fetchProps,
      signal: controller.signal,
    });
 
    // 将请求成功的 fetch 从列表中删除
    const aCIndex = abortControllerList.findIndex(
      (c) => c.signal === controller.signal
    );
    abortControllerList.splice(aCIndex, 1);
    //...
  });
};

在分片上传也需要做一些改造，将接口中获取到的uploadedList ，从所有分片列表中过滤出去，当已上传的uploadedList 数量加 requestList 的数量等于分片列表fileChunkListData 的数量时才进行分片合并。

let fileName = "",
  fileHash = "",
  fileSize = 0,
  fileChunkListData = [],
  abortControllerList = [];
const HOST = "http://localhost:3000";
 
//...
 
const handleUpload = async () => {
  //...
  const { shouldUpload, uploadedList } = await verifyUpload(
    fileName,
    fileHash
  );
  if (!shouldUpload) {
    alert("秒传：上传成功");
    return;
  }
  //...
  await uploadChunks(uploadedList);
};
 
//上传分片
const uploadChunks = async (uploadedList) => {
  const requestList = fileChunkListData
    .filter(({ hash }) => !uploadedList.includes(hash))
    .map(({ file, fileHash, fileName, hash }, index) =>     {
     //...
    })
    .map(async ({ formData, hash }) => {
  .   //...
    });
  //...
  // 之前上传的切片数量 + 本次上传的切片数量 = 所有切片数量时
  //合并分片
  if (
    uploadedList.length + requestList.length ===
    fileChunkListData.length
  ) {
    await mergeRequest(fileName, fileHash);
  }
};

然后，实现一下暂停和恢复的事件处理，暂停是通过调用 AbortController 的 abort() 方法实现。恢复则是重新获取uploadedList 后再进行分片上传实现。

//暂停
const handlePause = () => {
  abortControllerList.forEach((controller) => controller?.abort());
  abortControllerList = [];
};
// 恢复
const handleResume = async () => {
  const { uploadedList } = await verifyUpload(fileName, fileHash);
  await uploadChunks(uploadedList);
};

服务端

断点续传是在秒传接口的基础上实现的，只是需要新增已上传分片列表uploadedList 。

import * as http from "http"; //ES 6
import path from "path";
import fse from "fs-extra";
import multiparty from "multiparty";
const server = http.createServer();
 
//...
 
// 返回已经上传切片名列表
const createUploadedList = async (fileHash) =>
  fse.existsSync(`${UPLOAD_DIR}/${fileHash}`)
    ? await fse.readdir(`${UPLOAD_DIR}/${fileHash}`)
    : [];
 
server.on("request", async (req, res) => { 
  //...
  
  if (req.url === "/verify") {
    const data = await resolvePost(req);
    const { fileHash, filename } = data;
    const ext = extractExt(filename);
    const filePath = `${UPLOAD_DIR}/${fileHash}${ext}`;
    if (fse.existsSync(filePath)) {
      res.end(
        JSON.stringify({
          shouldUpload: false,
        })
      );
    } else {
      res.end(
        JSON.stringify({
          shouldUpload: true,
          uploadedList: await createUploadedList(fileHash),
        })
      );
    }
  }
});
 
server.listen(3000, () => console.log("正在监听 3000 端口"));

上传进度

上传进度只需要改造客户端，首先，新增显示进度的标签。

<p id="progress"></p>

上传进度需要对fetch请求再做一点改造，这里需要使用getReader() 手动读取数据流，获取到当前上传进度，并添加onProgress 回调。

/**
 * @description: 封装fetch
 * @param {Object} FetchConfig fetch config
 * @return {Promise} fetch result
 */
const requestApi = ({
  url,
  method = "GET",
  onProgress,
  ...fetchProps
}) => {
  //...
  return new Promise(async (resolve, reject) => {
    const res = await fetch(url, {
      method,
      ...fetchProps,
    });
    const total = res.headers.get("content-length");
    const reader = res.body.getReader(); //创建可读流
    const decoder = new TextDecoder();
    let loaded = 0;
    let data = "";
    while (true) {
      const { done, value } = await reader.read();
      loaded += value?.length || 0;
      data += decoder.decode(value);
      onProgress && onProgress({ loaded, total });
      if (done) {
        break;
      }
    }
    //...
    resolve(JSON.parse(data));
  });
};

然后，在上传的时候将已上传进度设置成100，并添加onProgress回调处理，累计每个分片的进度，得到整体的上传进度。

let fileName = "",
  fileHash = "",
  fileSize = 0,
  fileChunkListData = [],
  abortControllerList = [];
const HOST = "http://localhost:3000";
 
//...
 
const handleUpload = async () => {
  //...
  fileChunkListData = fileChunkList.map(({ file, size }, index) => {
    //...
    return {
      percentage: uploadedList.includes(hash) ? 100 : 0,
    };
  });
  //...
};
 
//上传分片
const uploadChunks = async (uploadedList) => {
  const requestList = fileChunkListData
    .filter(({ hash }) => !uploadedList.includes(hash))
    .map(({ file, fileHash, fileName, hash }, index) => {
    //...
    })
    .map(async ({ formData, hash }) => {
      return requestApi({
        url: `${HOST}`,
        method: "POST",
        body: formData,
        onProgress: ({ loaded, total }) => {
          const percentage = parseInt((loaded / total) * 100);
          // console.log("分片上传百分比：", percentage);
          const curIndex = fileChunkListData.findIndex(
            ({ hash: h }) => h === hash
          );
          fileChunkListData[curIndex].percentage = percentage;
          const totalLoaded = fileChunkListData
            .map((item) => item.size * item.percentage)
            .reduce((acc, cur) => acc + cur);
          const totalPercentage = parseInt(
            (totalLoaded / fileSize).toFixed(2)
          );
          const progressText = `上传进度：${totalPercentage}%`;
          document.getElementById("progress").innerHTML = progressText;
          console.log(progressText);
        },
      });
    });
   //...
};

总结

大文件上传其实很多时候不需要我们自己去实现，因为已经有很多成熟的解决方案。

但深入理解大文件上传背后的原理，更加有利于我们对已有的大文件上传方案进行个性化改造。

在线实现大文件上传的过程中使用到了三个插件，multiparty、fs-extra、spark-md5，如果大家不太理解，需要自己去补充一下相关知识。

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