各位看官大家好，今天給大家分享的又是一篇實戰文章，希望大家能夠喜歡。
開味菜
最近接到一個新的需求，需要上傳2G左右的視頻文件，用測試環境的OSS試了一下，上傳需要十幾分鍾，再考慮到公司的資源問題，果斷放棄該方案。
一提到大文件上傳，我最先想到的就是各種網盤了，現在大家都喜歡將自己收藏的小電影上傳到網盤進行保存。網盤一般都支持斷點續傳和文件秒傳功能，減少了網絡波動和網絡帶寬對文件的限制，大大提高了用戶體驗，讓人愛不釋手。
說到這，大家先來了解一下這幾個概念：
- 文件分塊：將大文件拆分成小文件，將小文件上傳\下載，最后再將小文件組裝成大文件；
- 斷點續傳：在文件分塊的基礎上，將每個小文件采用單獨的線程進行上傳\下載，如果碰到網絡故障，可以從已經上傳\下載的部分開始繼續上傳\下載未完成的部分，而沒有必要從頭開始上傳\下載；
- 文件秒傳：資源服務器中已經存在該文件，其他人上傳時直接返回該文件的URI。
RandomAccessFile
平時我們都會使用FileInputStream，FileOutputStream，FileReader以及FileWriter等IO流來讀取文件，今天我們來了解一下RandomAccessFile。
它是一個直接繼承Object的獨立的類，底層實現中它實現的是DataInput和DataOutput接口。該類支持隨機讀取文件，隨機訪問文件類似於文件系統中存儲的大字節數組。
它的實現基於文件指針（一種游標或者指向隱含數組的索引），文件指針可以通過getFilePointer方法讀取，也可以通過seek方法設置。
輸入時從文件指針開始讀取字節，並使文件指針超過讀取的字節，如果寫入超過隱含數組當前結尾的輸出操作會導致擴展數組。該類有四種模式可供選擇：
- r： 以只讀方式打開文件，如果執行寫入操作會拋出
IOException; - rw： 以讀、寫方式打開文件，如果文件不存在，則嘗試創建文件；
- rws： 以讀、寫方式打開文件，要求對文件內容或元數據的每次更新都同步寫入底層存儲設備；
- rwd： 以讀、寫方式打開文件，要求對文件內容的每次更新都同步寫入底層存儲設備；
在rw模式下，默認是使用buffer的，只有cache滿的或者使用RandomAccessFile.close()關閉流的時候才真正的寫到文件。
API
1、void seek(long pos)：設置下一次讀取或寫入時的文件指針偏移量，通俗點說就是指定下次讀文件數據的位置。
偏移量可以設置在文件末尾之外，只有在偏移量設置超出文件末尾后，才能通過寫入更改文件長度；
2、native long getFilePointer()：返回當前文件的光標位置；
3、native long length()：返回當前文件的長度；
4、讀方法
5、寫方法
6、readFully(byte[] b)：這個方法的作用就是將文本中的內容填滿這個緩沖區b。如果緩沖b不能被填滿，那么讀取流的過程將被阻塞，如果發現是流的結尾，那么會拋出異常；
7、FileChannel getChannel()：返回與此文件關聯的唯一FileChannel對象；
8、int skipBytes(int n)：試圖跳過n個字節的輸入，丟棄跳過的字節；
RandomAccessFile的絕大多數功能，已經被JDK1.4的NIO的內存映射文件取代了，即把文件映射到內存后再操作，省去了頻繁磁盤io。
主菜
總結經驗，砥礪前行：之前的實戰文章中過多的粘貼了源碼，影響了各位小伙伴的閱讀感受。經過大佬的點撥，以后將展示部分關鍵代碼，供各位賞析，源碼可在后台獲取。
文件分塊
文件分塊需要在前端進行處理，可以利用強大的js庫或者現成的組件進行分塊處理。需要確定分塊的大小和分塊的數量，然后為每一個分塊指定一個索引值。
為了防止上傳文件的分塊與其它文件混淆，采用文件的md5值來進行區分，該值也可以用來校驗服務器上是否存在該文件以及文件的上傳狀態。
- 如果文件存在，直接返回文件地址；
- 如果文件不存在，但是有上傳狀態，即部分分塊上傳成功，則返回未上傳的分塊索引數組；
- 如果文件不存在，且上傳狀態為空，則所有分塊均需要上傳。
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頁面
success && success(res);
} else {
//文件不存在存在兩種情況，一種是返回data：null代表未上傳過 一種是data:[xx，xx] 還有哪幾片未上傳
if (!res.data.data) {
//還有幾片未上傳情況，斷點續傳
chunkArr = res.data.data;
}
readChunkMD5();
}
})
.catch((e) => {});
});
在調用上傳接口前，通過slice方法來取出索引在文件中對應位置的分塊。
const getChunkInfo = (file, currentChunk, chunkSize) => {
//獲取對應下標下的文件片段
let start = currentChunk * chunkSize;
let end = Math.min(file.size, start + chunkSize);
//對文件分塊
let chunk = file.slice(start, end);
return { start, end, chunk };
};
之后調用上傳接口完成上傳。
斷點續傳、文件秒傳
后端基於spring boot開發，使用redis來存儲上傳文件的狀態和上傳文件的地址。
如果文件完整上傳，返回文件路徑；部分上傳則返回未上傳的分塊數組；如果未上傳過返回提示信息。
在上傳分塊時會產生兩個文件，一個是文件主體，一個是臨時文件。臨時文件可以看做是一個數組文件，為每一個分塊分配一個值為127的字節。
校驗MD5值時會用到兩個值：
- 文件上傳狀態：只要該文件上傳過就不為空，如果完整上傳則為
true，部分上傳返回false； - 文件上傳地址：如果文件完整上傳，返回文件路徑；部分上傳返回臨時文件路徑。
/**
* 校驗文件的MD5
**/
public Result checkFileMd5(String md5) throws IOException {
//文件是否上傳狀態：只要該文件上傳過該值一定存在
Object processingObj = stringRedisTemplate.opsForHash().get(UploadConstants.FILE_UPLOAD_STATUS, md5);
if (processingObj == null) {
return Result.ok("該文件沒有上傳過");
}
boolean processing = Boolean.parseBoolean(processingObj.toString());
//完整文件上傳完成時為文件的路徑，如果未完成返回臨時文件路徑（臨時文件相當於數組，為每個分塊分配一個值為127的字節）
String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(UploadConstants.FILE_MD5_KEY + md5);
//完整文件上傳完成是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) {
//用空格補齊
missChunkList.add(i);
}
}
return Result.ok(missChunkList,"該文件上傳了一部分");
}
}
說到這，你肯定會問：當這個文件的所有分塊上傳完成之后，該怎么得到完整的文件呢？接下來我們就說一下分塊合並的問題。
分塊上傳、文件合並
上邊我們提到了利用文件的md5值來維護分塊和文件的關系，因此我們會將具有相同md5值的分塊進行合並，由於每個分塊都有自己的索引值，所以我們會將分塊按索引像插入數組一樣分別插入文件中，形成完整的文件。
分塊上傳時，要和前端的分塊大小、分塊數量、當前分塊索引等對應好，以備文件合並時使用，此處我們采用的是磁盤映射的方式來合並文件。
//讀操作和寫操作都是允許的
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();
//寫入該分片數據 分片大小 * 第幾塊分片獲取偏移量
long offset = CHUNK_SIZE * multipartFileDTO.getChunk();
//分片文件大小
byte[] fileData = multipartFileDTO.getFile().getBytes();
//將文件的區域直接映射到內存
MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, offset, fileData.length);
mappedByteBuffer.put(fileData);
// 釋放
FileMD5Util.freedMappedByteBuffer(mappedByteBuffer);
fileChannel.close();
每當完成一次分塊的上傳，還需要去檢查文件的上傳進度，看文件是否上傳完成。
RandomAccessFile accessConfFile = new RandomAccessFile(confFile, "rw");
//把該分段標記為 true 表示完成
accessConfFile.setLength(multipartFileDTO.getChunks());
accessConfFile.seek(multipartFileDTO.getChunk());
accessConfFile.write(Byte.MAX_VALUE);
//completeList 檢查是否全部完成,如果數組里是否全部都是(全部分片都成功上傳)
byte[] completeList = FileUtils.readFileToByteArray(confFile);
byte isComplete = Byte.MAX_VALUE;
for (int i = 0; i < completeList.length && isComplete == Byte.MAX_VALUE; i++) {
//與運算, 如果有部分沒有完成則 isComplete 不是 Byte.MAX_VALUE
isComplete = (byte) (isComplete & completeList[i]);
}
accessConfFile.close();
然后更新文件的上傳進度到Redis中。
//更新redis中的狀態：如果是true的話證明是已經該大文件全部上傳完成
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");
}
}
回復
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