I. Einleitung
Es ist in letzter Zeit sehr beliebt chatGPT, und ich habe mir auch die Zeit genommen, OpenAIdie Benutzeroberfläche zu verwenden, um eine AIChat-Website für meinen eigenen Gebrauch zu erstellen Onlyy Bot(wird für die Verwendung benötigt key). Heute habe ich ihn aus einer Laune heraus gebeten, den Code für mich zu schreiben, um zu sehen, wie wahrscheinlich es ist, dass ich ersetzt werde. Hier sind die Anweisungen für ihn.
Der Code zum Implementieren einer Upload-Funktion für große Dateien, das Folgende ist die allgemeine Idee und die Anforderungen: die Sprache ist js, verwenden Sie die Kombination von axiosund , laden Sie große Dateien in Teilen hoch, zeichnen Sie den Sequenzindex jedes Teils beim Sharding auf, verwenden Sie den berechneten Hash-Wert anhand des Dateiinhalts Als Dateiname und Aufruf der Backend-Schnittstelle übergeben Sie den Hashwert und die Gesamtzahl der Chunks, um festzustellen, ob die Datei schon einmal hochgeladen wurde. Beachten Sie, dass die von der Schnittstelle zurückgegebenen Daten done und zwei Felder enthalten: done ist ein boolescher Wert, der verwendet wird, um festzustellen, ob die gesamte große Datei hochgeladen wurde; es ist ein Array, das die entsprechenden Indizes speichert. Beim Hochladen jedes Dateifragments müssen der Dateiname, file und der entsprechende Index der großen Datei über die Schnittstelle an das Backend gesendet werden, und die Schnittstelle gibt die Anzahl zurück, die auf der Grundlage der Anzahl der vom Backend empfangenen und gespeicherten Chunks berechnet wurde und die Gesamtzahl der Chunks der großen Datei Aktueller Gesamtfortschritts-Upload in Prozent. Wenn ein Chunk nicht gesendet werden kann, wird er automatisch wiederholt.vueAPIspark-md5exsitFileexsitFileexistChunksexistChunkschunkchunkchunkuploadFileChunkuploadFileChunkchunk
Folgende Grundfunktionen müssen erfüllt sein:
- Wenn die Datei schon einmal hochgeladen wurde und der Upload abgeschlossen ist, wird sie in Sekundenschnelle mit einem Klick hochgeladen;
- Wenn die Datei schon einmal hochgeladen wurde, aber nicht alles hochgeladen wurde, fahren Sie dieses Mal mit dem Hochladen des verbleibenden Teils fort;
- Wenn die Datei zuvor noch nicht hochgeladen wurde, wird der Multipart-Upload dieses Mal neu gestartet.
Zusätzliche Anforderungen:
- Es muss eine Fortschrittsanzeige vorhanden sein;
- Nutzungsoptimierung
useWorker; - Verkapseln Sie es in einem Hook zur mehrfachen Wiederverwendung;
- Enthält Beispiele für die Front-End-Nutzung.
Zwei, gpt == 生产力?
以下是chatGPT生成的内容，不保证完全正确：
这是一个比较复杂的需求，需要对前端的文件上传和后端的文件处理都有比较深刻的理解。以下是JS代码的实现，其中包括了文件分片、文件上传重试、文件进度计算等功能：
import axios from 'axios';
import SparkMD5 from 'spark-md5';
/**
* 计算文件的 MD5 值
* @param {File} file
* @returns {Promise<String>}
*/
function calculateMD5(file) {
return new Promise((resolve) => {
const fileReader = new FileReader();
const spark = new SparkMD5();
const CHUNK_SIZE = 2 * 1024 * 1024; // 每次读取文件片段的大小
let currentChunk = 0;
fileReader.onload = function (e) {
spark.appendBinary(e.target.result);
currentChunk++;
// 递归读取文件片段，直到读取完整个文件
if (currentChunk < chunks) {
loadNext();
} else {
const result = spark.end();
resolve(result);
}
};
function loadNext() {
const start = currentChunk * CHUNK_SIZE;
const end = Math.min(file.size, start + CHUNK_SIZE);
fileReader.readAsBinaryString(file.slice(start, end));
}
const chunks = Math.ceil(file.size / CHUNK_SIZE);
loadNext();
});
}
/**
* 上传文件片段操作
* @param {String} url
* @param {FormData} chunkFormData
* @returns {Promise}
*/
function uploadChunk(url, chunkFormData) {
return axios.post(url, chunkFormData, {
headers: {
'Content-Type': 'multipart/form-data',
},
// 配置请求超时时间和最大重试次数
timeout: 10000,
retry: 3,
retryDelay: 2000,
onRetry: (err) => {
console.log(`重试上传文件片段：${err}`);
},
});
}
/**
* 根据文件 MD5 判断文件是否上传过
* @param {String} url
* @param {String} md5
* @param {Number} chunks
* @returns {Promise<Object>} { done: Boolean, existChunks: Array }
*/
function checkFileExist(url, md5, chunks) {
return axios.post(url, {
md5: md5,
chunks: chunks,
});
}
/**
* 上传文件的 Hook
* @param {String} uploadUrl
* @param {String} existUrl
* @returns {Object}
*/
function useFileUploader(uploadUrl, existUrl) {
const progressRef = ref(0); // 文件上传进度的响应引用
const isCompleteRef = ref(false); // 文件上传是否完成的响应引用
const isSuccessRef = ref(false); // 文件上传是否成功的响应引用
const isUploadingRef = ref(false); // 文件上传是否正在进行的响应引用
/**
* 上传文件操作
* @param {File} file
* @returns {Promise}
*/
async function uploadFile(file) {
isUploadingRef.value = true;
const md5 = await calculateMD5(file);
const existFile = await checkFileExist(existUrl, md5, Math.ceil(file.size / chunkSize));
if (existFile.done && existFile.existChunks.length === 0) {
// 一键秒传
progressRef.value = 100;
isCompleteRef.value = true;
isSuccessRef.value = true;
return Promise.resolve();
} else if (existFile.existChunks.length === Math.ceil(file.size / chunkSize)) {
// 文件已经上传完成
progressRef.value = 100;
isCompleteRef.value = true;
isSuccessRef.value = true;
return Promise.resolve();
} else {
// 继续上传剩余的部分或重新开始上传
const startChunk = existFile.existChunks.length; // 断点位置
const formData = new FormData();
formData.append('filename', md5);
formData.append('totalChunks', Math.ceil(file.size / chunkSize));
for (let i = startChunk; i < Math.ceil(file.size / chunkSize); i++) {
const start = i * chunkSize;
const end = Math.min(start + chunkSize, file.size);
const chunk = file.slice(start, end);
formData.append('chunk', chunk);
formData.append('index', i.toString());
try {
await uploadChunk(uploadUrl, formData);
progressRef.value = ((i + 1) / Math.ceil(file.size / chunkSize)) * 100;
} catch (error) {
// 发生错误，重试
console.log(error);
i--;
}
}
isCompleteRef.value = true;
isSuccessRef.value = true;
return Promise.resolve();
}
}
return {
progressRef,
isCompleteRef,
isSuccessRef,
isUploadingRef,
uploadFile,
};
}
复制代码在此基础上，可以根据自己的需求进行调整和完善。同时提供一个简单的前端使用示例：
import { useFileUploader } from './useFileUploader';
export default {
setup() {
const {
progressRef,
isCompleteRef,
isSuccessRef,
isUploadingRef,
uploadFile,
} = useFileUploader('/upload', '/existFile');
function handleFileChange(event) {
const fileList = event.target.files;
if (fileList) {
const file = fileList[0];
uploadFile(file)
.then(() => {
console.log('文件上传成功！');
})
.catch(() => {
console.log('文件上传失败！');
});
}
}
return {
progressRef,
isCompleteRef,
isSuccessRef,
isUploadingRef,
handleFileChange,
};
},
};
复制代码(继续)
上面的代码还可以进一步优化，比如可以使用 Web Worker 进行文件分片的计算，以避免阻塞主线程。具体实现可以参考以下代码：
// 计算文件 MD5 值的 Worker 线程代码，独立于主线程运作
self.importScripts('/spark-md5.min.js');
self.onmessage = function (e) {
const fileReader = new FileReader();
const spark = new SparkMD5();
const CHUNK_SIZE = 2 * 1024 * 1024;
let currentChunk = 0;
fileReader.onload = function (e) {
spark.appendBinary(e.target.result);
currentChunk++;
if (currentChunk < e.data.chunks) {
loadNext();
} else {
const result = spark.end();
self.postMessage(result);
}
};
function loadNext() {
const start = currentChunk * CHUNK_SIZE;
const end = Math.min(e.data.file.size, start + CHUNK_SIZE);
fileReader.readAsBinaryString(e.data.file.slice(start, end));
}
const chunks = Math.ceil(e.data.file.size / CHUNK_SIZE);
loadNext();
};
/**
* 计算文件的 MD5 值
* @param {File} file
* @returns {Promise<String>}
*/
function calculateMD5(file) {
return new Promise((resolve) => {
// 创建 Worker 对象
const worker = new Worker('/md5Worker.js');
worker.postMessage({
file: file,
chunks: Math.ceil(file.size / chunkSize),
});
worker.onmessage = function (e) {
resolve(e.data);
worker.terminate(); // 计算完成后销毁 Worker 对象
};
});
}
复制代码对于文件分片的操作，也可以使用 Worker 线程来处理。代码如下：
self.onmessage = function (e) {
const chunkFormData = e.data.chunkFormData;
const url = e.data.url;
const retryTimes = e.data.retryTimes;
/**
* 上传文件片段操作
* @param {Number} retryTimes
* @returns {Promise}
*/
async function doUpload(retryTimes) {
try {
const response = await axios.post(url, chunkFormData, {
headers: {
'Content-Type': 'multipart/form-data',
},
// 配置请求超时时间和最大重试次数
timeout: 10000,
retry: retryTimes, // 重试次数
retryDelay: 2000, // 重试延时
onRetry: (err) => {
console.log(`重试上传文件片段：${err}`);
},
});
self.postMessage(response.data);
} catch (error) {
if (retryTimes > 0) {
// 发生错误，继续重试
doUpload(retryTimes - 1);
} else {
self.postMessage(error);
}
}
}
doUpload(retryTimes);
};
复制代码使用 Worker线程的优势在于可以避免主线程被阻塞，提高页面的响应速度。但同时也需要注意 Worker线程与主线程的通信方式和数据传输格式，以及线程的销毁和异常处理等问题。
(继续)
针对大文件的上传，还可以使用分布式上传的方案，即将文件分片上传到多个不同的服务器上，并行进行上传，从而提高上传速度和稳定性。具体实现可以参考以下代码：
/**
* 根据文件名和分片序号生成分片文件名
* @param {String} filename
* @param {Number} index
* @returns {String}
*/
function getChunkFilename(filename, index) {
return `${filename}-${index}`;
}
/**
* 上传文件的 Hook
* @param {Array<String>} uploadUrls
* @param {String} existUrl
* @returns {Object}
*/
function useFileUploader(uploadUrls, existUrl) {
const progressRef = ref(0);
const isCompleteRef = ref(false);
const isSuccessRef = ref(false);
const isUploadingRef = ref(false);
async function uploadFile(file) {
isUploadingRef.value = true;
const md5 = await calculateMD5(file);
const existFile = await checkFileExist(existUrl, md5, Math.ceil(file.size / chunkSize));
if (existFile.done && existFile.existChunks.length === 0) {
progressRef.value = 100;
isCompleteRef.value = true;
isSuccessRef.value = true;
return Promise.resolve();
} else if (existFile.existChunks.length === Math.ceil(file.size / chunkSize)) {
progressRef.value = 100;
isCompleteRef.value = true;
isSuccessRef.value = true;
return Promise.resolve();
} else {
const startChunk = existFile.existChunks.length;
const formDataList = []; // FormData 对象列表
for (let i = startChunk; i < Math.ceil(file.size / chunkSize); i++) {
const start = i * chunkSize;
const end = Math.min(start + chunkSize, file.size);
const chunk = file.slice(start, end);
const chunkFormData = new FormData();
const chunkFilename = getChunkFilename(md5, i);
chunkFormData.append('filename', md5);
chunkFormData.append('totalChunks', Math.ceil(file.size / chunkSize));
// 将分片保存到不同的服务端上
for (let i = 0; i < uploadUrls.length; i++) {
const uploadUrl = uploadUrls[i];
chunkFormData.append('chunk', chunk, chunkFilename);
chunkFormData.append('index', i.toString());
formDataList[i] = formDataList[i] || new FormData();
formDataList[i].append('filename', md5);
formDataList[i].append('totalChunks', Math.ceil(file.size / chunkSize));
formDataList[i].append('chunk', chunk, chunkFilename);
formDataList[i].append('index', i.toString());
}
}
// 将分片传送到不同的服务器上并行上传
const uploadPromises = formDataList.map((formData, index) =>
uploadChunk(uploadUrls[index], formData)
);
try {
const uploadResults = await Promise.all(uploadPromises);
const progressList = uploadResults.map(({ data }) => data.progress);
progressRef.value = (sum(progressList) / progressList.length) * 100;
isCompleteRef.value = true;
isSuccessRef.value = true;
} catch (error) {
console.log(error);
isCompleteRef.value = true;
isSuccessRef.value = false;
}
}
}
return {
progressRef,
isCompleteRef,
isSuccessRef,
isUploadingRef,
uploadFile,
};
}
复制代码以上是一个比较完整的大文件上传的实现方案，其中包括文件分片、断点续传、上传进度计算、上传重试、分布式上传等功能。部分代码实现可能需要根据具体业务场景进行调整和完善。
(继续)
最后，对于大文件上传，还需要注意以下几个问题：
- 文件分片大小应该合适，一般采用
1MB - 10MB之间的大小比较适合，具体大小可以根据网络环境以及文件大小进行调整。 - 上传进度的计算应该准确，可以通过累加每个分片上传成功的进度来计算总进度。
- 断点续传和上传重试功能应该完善，可以通过在服务端记录已上传的分片信息以便续传，并对出错的分片进行重试操作。
- 分布式上传可以使用多个不同的服务器提高上传速度和稳定性，可以利用后端负载均衡技术实现。
- 对于用户体验，还可以增加文件大小、文件格式的限制，以及上传速度的显示等功能，提高用户的操作体验。
以上是关于大文件上传的一些实现方案和注意事项，希望可以对你有所帮助。
(继续)
作为 Web前端工程师，我们还需要掌握一些前端框架或者库中大文件上传的使用方法，比如 React和 Vue等。
下面是一个使用 React和 antd的大文件上传示例代码：
import { Upload, Button, message } from 'antd';
import { UploadOutlined } from '@ant-design/icons';
import { useRef, useState } from 'react';
import axios from 'axios';
import SparkMD5 from 'spark-md5';
function calculateMD5(file) {
return new Promise((resolve) => {
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
const fileReader = new FileReader();
const chunkSize = 2 * 1024 * 1024;
let currentChunk = 0;
fileReader.onload = function (e) {
spark.append(e.target.result);
currentChunk++;
if (currentChunk < chunks) {
loadNext();
} else {
const result = spark.end();
resolve(result);
}
};
function loadNext() {
const start = currentChunk * chunkSize;
const end = Math.min(file.size, start + chunkSize);
const buffer = file.slice(start, end);
fileReader.readAsArrayBuffer(buffer);
}
const chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize);
loadNext();
});
}
function chunkFile(file, chunkSize) {
const chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize);
const chunksList = [];
let currentChunk = 0;
while (currentChunk < chunks) {
const start = currentChunk * chunkSize;
const end = Math.min(file.size, start + chunkSize);
const chunk = file.slice(start, end);
chunksList.push(chunk);
currentChunk++;
}
return chunksList;
}
function App() {
const [uploading, setUploading] = useState(false);
const chunkRefs = useRef([]);
const md5Ref = useRef('');
const handleFileChange = async ({ file }) => {
setUploading(true);
const md5 = await calculateMD5(file);
md5Ref.current = md5;
// 将文件分片并保存到 reference 对象中
const chunksList = chunkFile(file, 2 * 1024 * 1024);
chunkRefs.current = chunksList.map((chunk, index) => {
const formData = new FormData();
formData.append('chunk', chunk);
formData.append('filename', file.name);
formData.append('total', chunksList.length);
formData.append('index', index.toString());
return formData;
});
// 上传分片
const uploadPromises = chunkRefs.current.map((formData) =>
axios.post('http://localhost:3000/upload', formData)
);
try {
await Promise.all(uploadPromises);
message.success('文件上传成功！');
} catch (error) {
console.error(error);
message.error('文件上传失败！');
}
setUploading(false);
};
return (
<div>
<Upload
name="file"
accept=".jpg,.jpeg,.png,.gif,.zip,.rar,.pdf,.doc,.docx,.xls,.xlsx,.ppt,.pptx"
multiple={false}
showUploadList={false}
beforeUpload={() => false}
onChange={handleFileChange}
>
<Button loading={uploading} icon={<UploadOutlined />}>
{uploading ? '上传中' : '开始上传'}
</Button>
</Upload>
</div>
);
}
export default App;
复制代码总体来说，在 antd中实现大文件上传功能比较简单，只需要调用 Upload组件，并且配置相关属性即可。需要注意的是，在 beforeUpload函数中返回 false，以防止 Upload组件默认的上传操作。
Vue中的大文件上传实现方式也比较类似，可以使用 ElementUI或者其他相关组件库，具体使用方法可以参考官方文档。
总体来说，使用前端框架和组件库的大文件上传实现，可以有效地提高开发效率和代码可维护性，同时也具有丰富的功能和良好的用户体验。
(继续)
(gpt已经不想写了，强行继续了一波)
对于大文件上传，还有一些常见的问题和注意事项，需要我们在开发中进行避免和解决。
- 网络不稳定：在上传大文件时，网络不稳定很容易导致上传失败或者上传速度变慢。可以通过增加上传重试次数、调整网络参数等方式进行解决。
- 服务器资源消耗：大文件上传也会占用服务器的资源，特别是在分布式上传时，需要考虑服务器负载均衡等问题，并且合理利用缓存技术，减少服务器压力。
- 安全问题：如果数据传输过程中出现安全问题，可能会导致数据泄露或者攻击。因此，在上传过程中需要采用加密、签名等技术，保证数据的安全性。
- 兼容性问题：在不同的浏览器和操作系统上，可能会存在兼容性问题，需要进行充分的测试和兼容性处理。
- 上传速度慢：当文件较大时，上传速度可能会很慢，影响用户的体验。可以采用分片上传和分布式上传等方式提高上传速度。
Kurz gesagt, das Hochladen großer Dateien stellt ein relativ komplexes Back-End-Entwicklungsproblem dar. Faktoren wie Datensicherheit, Upload-Geschwindigkeit, Netzwerkstabilität und Kompatibilität müssen vollständig berücksichtigt werden. Gleichzeitig müssen Front-End-Ingenieure spezifische Geschäfte kombinieren Anforderungen an eine flexible Implementierung.
Obwohl die Logik an einigen Stellen falsch ist, kann sie nicht sofort verwendet werden. Aber im Laufe der Evolution werden diese Probleme vielleicht irgendwann aufhören, Probleme zu sein. Abgesehen davon, gptwie viel können Sie für den von Ihnen geschriebenen Code punkten?