各位看官大家好,今天给大家分享的又是一篇实战文章,希望大家能够喜欢。
开味菜
最近接到一个新的需求,需要上传2G
左右的视频文件,用测试环境的OSS
试了一下,上传需要十几分钟,再考虑到公司的资源问题,果断放弃该方案。
一提到大文件上传,我最先想到的就是各种网盘了,现在大家都喜欢将自己收藏的「小电影」上传到网盘进行保存。网盘一般都支持断点续传和文件秒传功能,减少了网络波动和网络带宽对文件的限制,大大提高了用户体验,让人爱不释手。
说到这,大家先来了解一下这几个概念:
「文件分块」:将大文件拆分成小文件,将小文件上传\下载,最后再将小文件组装成大文件;
「断点续传」:在文件分块的基础上,将每个小文件采用单独的线程进行上传\下载,如果碰到网络故障,可以从已经上传\下载的部分开始继续上传\下载未完成的部分,而没有必要从头开始上传\下载;
「文件秒传」:资源服务器中已经存在该文件,其他人上传时直接返回该文件的URI。
RandomAccessFile
平时我们都会使用FileInputStream
,FileOutputStream
,FileReader
以及FileWriter
等IO
流来读取文件,今天我们来了解一下RandomAccessFile
。
它是一个直接继承Object
的独立的类,底层实现中它实现的是DataInput
和DataOutput
接口。该类支持随机读取文件,随机访问文件类似于文件系统中存储的大字节数组。
它的实现基于「文件指针」(一种游标或者指向隐含数组的索引),文件指针可以通过getFilePointer
方法读取,也可以通过seek
方法设置。
输入时从文件指针开始读取字节,并使文件指针超过读取的字节,如果写入超过隐含数组当前结尾的输出操作会导致扩展数组。该类有四种模式可供选择:
r: 以只读方式打开文件,如果执行写入操作会抛出
IOException
;rw: 以读、写方式打开文件,如果文件不存在,则尝试创建文件;
rws: 以读、写方式打开文件,要求对文件内容或元数据的每次更新都同步写入底层存储设备;
rwd: 以读、写方式打开文件,要求对文件内容的每次更新都同步写入底层存储设备;
在rw
模式下,默认是使用buffer
的,只有cache
满的或者使用RandomAccessFile.close()
关闭流的时候才真正的写到文件。
API
1、void seek(long pos)
:设置下一次读取或写入时的文件指针偏移量,通俗点说就是指定下次读文件数据的位置。
❝偏移量可以设置在文件末尾之外,只有在偏移量设置超出文件末尾后,才能通过写入更改文件长度;
❞
2、native long getFilePointer()
:返回当前文件的光标位置;
3、native long length()
:返回当前文件的长度;
4、「读」方法
5、「写」方法
6、readFully(byte[] b)
:这个方法的作用就是将文本中的内容填满这个缓冲区b。如果缓冲b不能被填满,那么读取流的过程将被阻塞,如果发现是流的结尾,那么会抛出异常;
7、FileChannel getChannel()
:返回与此文件关联的唯一FileChannel
对象;
8、int skipBytes(int n)
:试图跳过n个字节的输入,丢弃跳过的字节;
❝❞
RandomAccessFile
的绝大多数功能,已经被JDK1.4
的NIO的「内存映射」文件取代了,即把文件映射到内存后再操作,省去了频繁磁盘io
。
主菜
总结经验,砥砺前行:之前的实战文章中过多的粘贴了源码,影响了各位小伙伴的阅读感受。经过大佬的点拨,以后将展示部分关键代码,供各位赏析,源码可在「后台」获取。
文件分块
文件分块需要在前端进行处理,可以利用强大的js
库或者现成的组件进行分块处理。需要确定分块的大小和分块的数量,然后为每一个分块指定一个索引值。
为了防止上传文件的分块与其它文件混淆,采用文件的md5
值来进行区分,该值也可以用来校验服务器上是否存在该文件以及文件的上传状态。
如果文件存在,直接返回文件地址;
如果文件不存在,但是有上传状态,即部分分块上传成功,则返回未上传的分块索引数组;
如果文件不存在,且上传状态为空,则所有分块均需要上传。
fileRederInstance.readAsBinaryString(file);
fileRederInstance.addEventListener("load", (e) => {
let fileBolb = e.target.result;
fileMD5 = md5(fileBolb);
const formData = new FormData();
formData.append("md5", fileMD5);
axios
.post(http + "/fileUpload/checkFileMd5", formData)
.then((res) => {
if (res.data.message == "文件已存在") {
//文件已存在不走后面分片了,直接返回文件地址到前台页面
success && success(res);
} else {
//文件不存在存在两种情况,一种是返回data:null代表未上传过 一种是data:[xx,xx] 还有哪几片未上传
if (!res.data.data) {
//还有几片未上传情况,断点续传
chunkArr = res.data.data;
}
readChunkMD5();
}
})
.catch((e) => {});
});
在调用上传接口前,通过slice
方法来取出索引在文件中对应位置的分块。
const getChunkInfo = (file, currentChunk, chunkSize) => {
//获取对应下标下的文件片段
let start = currentChunk * chunkSize;
let end = Math.min(file.size, start + chunkSize);
//对文件分块
let chunk = file.slice(start, end);
return { start, end, chunk };
};
之后调用上传接口完成上传。
断点续传、文件秒传
后端基于spring boot
开发,使用redis
来存储上传文件的状态和上传文件的地址。
如果文件完整上传,返回文件路径;部分上传则返回未上传的分块数组;如果未上传过返回提示信息。
❝在上传分块时会产生两个文件,一个是文件主体,一个是临时文件。临时文件可以看做是一个数组文件,为每一个分块分配一个值为127的字节。
❞
校验MD5值时会用到两个值:
文件上传状态:只要该文件上传过就不为空,如果完整上传则为
true
,部分上传返回false
;文件上传地址:如果文件完整上传,返回文件路径;部分上传返回临时文件路径。
/**
* 校验文件的MD5
**/
public Result checkFileMd5(String md5) throws IOException {
//文件是否上传状态:只要该文件上传过该值一定存在
Object processingObj = stringRedisTemplate.opsForHash().get(UploadConstants.FILE_UPLOAD_STATUS, md5);
if (processingObj == null) {
return Result.ok("该文件没有上传过");
}
boolean processing = Boolean.parseBoolean(processingObj.toString());
//完整文件上传完成时为文件的路径,如果未完成返回临时文件路径(临时文件相当于数组,为每个分块分配一个值为127的字节)
String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(UploadConstants.FILE_MD5_KEY + md5);
//完整文件上传完成是true,未完成返回false
if (processing) {
return Result.ok(value,"文件已存在");
} else {
File confFile = new File(value);
byte[] completeList = FileUtils.readFileToByteArray(confFile);
List<Integer> missChunkList = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < completeList.length; i++) {
if (completeList[i] != Byte.MAX_VALUE) {
//用空格补齐
missChunkList.add(i);
}
}
return Result.ok(missChunkList,"该文件上传了一部分");
}
}
说到这,你肯定会问:当这个文件的所有分块上传完成之后,该怎么得到完整的文件呢?接下来我们就说一下分块合并的问题。
分块上传、文件合并
上边我们提到了利用文件的md5
值来维护分块和文件的关系,因此我们会将具有相同md5
值的分块进行合并,由于每个分块都有自己的索引值,所以我们会将分块按索引像插入数组一样分别插入文件中,形成完整的文件。
分块上传时,要和前端的分块大小、分块数量、当前分块索引等对应好,以备文件合并时使用,此处我们采用的是「磁盘映射」的方式来合并文件。
//读操作和写操作都是允许的
RandomAccessFile tempRaf = new RandomAccessFile(tmpFile, "rw");
//它返回的就是nio通信中的file的唯一channel
FileChannel fileChannel = tempRaf.getChannel();
//写入该分片数据 分片大小 * 第几块分片获取偏移量
long offset = CHUNK_SIZE * multipartFileDTO.getChunk();
//分片文件大小
byte[] fileData = multipartFileDTO.getFile().getBytes();
//将文件的区域直接映射到内存
MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, offset, fileData.length);
mappedByteBuffer.put(fileData);
// 释放
FileMD5Util.freedMappedByteBuffer(mappedByteBuffer);
fileChannel.close();
每当完成一次分块的上传,还需要去检查文件的上传进度,看文件是否上传完成。
RandomAccessFile accessConfFile = new RandomAccessFile(confFile, "rw");
//把该分段标记为 true 表示完成
accessConfFile.setLength(multipartFileDTO.getChunks());
accessConfFile.seek(multipartFileDTO.getChunk());
accessConfFile.write(Byte.MAX_VALUE);
//completeList 检查是否全部完成,如果数组里是否全部都是(全部分片都成功上传)
byte[] completeList = FileUtils.readFileToByteArray(confFile);
byte isComplete = Byte.MAX_VALUE;
for (int i = 0; i < completeList.length && isComplete == Byte.MAX_VALUE; i++) {
//与运算, 如果有部分没有完成则 isComplete 不是 Byte.MAX_VALUE
isComplete = (byte) (isComplete & completeList[i]);
}
accessConfFile.close();
然后更新文件的上传进度到Redis
中。
//更新redis中的状态:如果是true的话证明是已经该大文件全部上传完成
if (isComplete == Byte.MAX_VALUE) {
stringRedisTemplate.opsForHash().put(UploadConstants.FILE_UPLOAD_STATUS, multipartFileDTO.getMd5(), "true");
stringRedisTemplate.opsForValue().set(UploadConstants.FILE_MD5_KEY + multipartFileDTO.getMd5(), uploadDirPath + "/" + fileName);
} else {
if (!stringRedisTemplate.opsForHash().hasKey(UploadConstants.FILE_UPLOAD_STATUS, multipartFileDTO.getMd5())) {
stringRedisTemplate.opsForHash().put(UploadConstants.FILE_UPLOAD_STATUS, multipartFileDTO.getMd5(), "false");
}
if (!stringRedisTemplate.hasKey(UploadConstants.FILE_MD5_KEY + multipartFileDTO.getMd5())) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(UploadConstants.FILE_MD5_KEY + multipartFileDTO.getMd5(), uploadDirPath + "/" + fileName + ".conf");
}
}
❝回复
❞break
可获取完整源码呦!
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