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本文略长，倡议珍藏，文末会附上残缺前后端代码（vue2&vue3+springboot）对付算是一套解决方案吧前端vscode大家都有，后端大家须要下载一个idea，搞一下maven，这一点能够请后端共事帮忙对于一般的单个的大文件上传需要，应该能够应答笔者本地测试，两三个G的大文件没有问题，线上嘛，你懂的大文件上传问题形容问题背景笔者的一个好友上个月被裁，最近在面试求职，在面试时，最初一个问题是问他有没有做过大文件上传性能，我敌人说没做过... 当初的待业环境不太好，要求都比之前高一些，当然也有可能面试官刷面试KPI的，或者这个岗位不急着找人，缓缓面试呗。毕竟也算是本人的工作量，能写进周报外面... 对于咱们每个人而言：【生于光明，追赶拂晓————《异兽迷城》】 既然面试官会问，那咱们就一起来看看，大文件上传性能如何实现吧... 中等文件上传解决方案-nginx放行在咱们工作中，上传性能最常见的就是excel的上传性能，一般来说，一个excel的大小在10MB以内吧，如果有好几十MB的excel，就勉强算是中等文件吧，此时，咱们须要设置nginx的client_max_body_size值，将其放开，只不过一次上传一个几十MB的文件，接口会慢一些，不过也勉强可能承受。 前端手握狼牙棒，后端手持流星锤，对产品朗声笑道：要是不能承受，就请忍耐然而，如果一个文件有几百兆，或者好几个G呢？上述形式就不适合了。 既然一次性上传不行，那么咱们就把大文件拆分开来，进行分批、分堆、分片、一点点上传的操作，等上传完了，再将一片片文件合并一起，再复原成原来的样子即可 最常见的这个需要，就是视频的上传，比方：腾讯视频创作平台、哔哩哔哩后盾等...大文件上传解决方案-文件分片一共三步即可： 第一步，大文件拆分成一片又一片（分片操作）第二步，每一次申请给后端带一片文件（分片上传）第三步，当每一片文件都上传完，再发申请告知后端将分片的文件合并即可（合并分片）文件分片操作大抵可分为上述三步骤，但在这三步骤中，还有一些细节须要咱们留神，这个后文中会一一说到，咱们持续往下浏览大文件上传效果图为便于更好了解，咱们看一下曾经做好的效果图： 由上述效果图，咱们能够看到，一个58MB的大文件，被分成了12片上传，很快啊！上传实现。 思考两个问题： 若某个文件曾经存在（已经上传过），那我还须要上传吗？若同一时刻，两个人都在分片上传完大文件，并发动合并申请，如何能力保障不合并错呢？如A文件分片成a1,a2,a3；B文件分片成b1,b2,b3 。合并操作必定不能把a1,a2,a3文件内容合并到B文件中去。解决方案就是： 要告知后端我这次上传的文件是哪一个，下次上传的文件又是哪一个就像咱们去批改表格中的某条数据时，须要有一个固定的参数id，告知后端去update具体的那一条数据晓得具体的文件id，就不会操作错了那新的问题又来了： 前端如何能力确定文件的id，如何能力失去文件的惟一标识？ 如何失去文件惟一标识？树上没有两片雷同的叶子，天上没有两朵雷同的云彩，文件是举世无双的（前提是内容不同，复制一份的不算） who know？ spark-md5怪笑一声: 寡人通晓！ 什么是spark-md5？spark-md5是基于md5的一种优良的算法，用途很多，其中就能够去计算文件的惟一身份证标识-hash值 只有文件内容不同(蕴含的二进制01不同)，那么应用spark-md5这个npm包包，失去的后果hash值就不一样这个举世无双的hash值，就可以看做大文件的id发申请时，就能够将这个大文件的hash值惟一id带着传给后端，后端就晓得去操作那个文件了当然还有别的工具库，如CryptoJS也能够计算文件的hash值，不过spark-md5更支流、更优良应用spark-md5间接计算整个文件的hash值（惟一id身份证标识）间接计算一整个文件的hash值： <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/spark-md5/3.0.2/spark-md5.min.js"></script><input type="file" @change="changeFile"><script> const inputDom = document.querySelector('input') // 获取input文件标签的dom元素 inputDom.onchange = (e) => { let file = inputDom.files[0] // 拿到文件 let spark = new SparkMD5.ArrayBuffer() // 实例化spark-md5 let fileReader = new FileReader() // 实例化文件阅读器 fileReader.onload = (e) => { spark.append(e.target.result) // 增加到spark算法中计算 let hash = spark.end() // 计算实现失去hash后果 console.log('文件的hash值为:', hash); } fileReader.readAsArrayBuffer(file) // 开始浏览这个文件，浏览实现触发onload办法 }</script>间接计算一个整文件的hash值，文件小的话，还是比拟快的，然而当文件比拟大的时，间接计算一整个文件的hash值，就会比较慢了。 ...