HTML5 大文件断点续传完整思路整理

利用 html5 的新特性分割文件，为达到断点续传功能

用 spark.js 获取文件md5以确保文件的惟一性

流程概述:

(此功能前端共需调用3个接口，分别为简称做 A / B / C)

  1，获取文件信息：使用HTML5的原生上传input，选择文件后，获取文件的全部信息（文件名、文件总字节数等）

  2，计算总切片：跟后台约定好单个切片大小，好比1M/片，计算文件总大小/单个切片大小=总切片数

  3，计算文件MD5和每一个切片的MD5：引用spark-md5.min.js来生成MD5，此js的调用能够获取文件MD五、切片的MD5和切片的数据

  4，调用A接口查询从第几个切片开始上传：须要向后台传入的关键参数是文件名、文件总大小、文件的MD5

  5，获取到初始上传切片位置，正式开始分片上传到服务器：从A接口获取到切片位置后，调用接口B，将切片的MD5和切片数据传给后台，此后循环调用接口B，直到最后一切片上传结束

  6，全部切片上传结束后，调用接口C将文件存库
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详细代码展现:

HTML：

<input type='file' title="" accept=".mp4" 
       name='myfiles' id="mediaFile" class="" onchange="handleFile()" />
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获取文件信息：

function handleFile() {
     var fileInputs = $("input[name='myfiles']")[0]; //获取input里的文件信息
     //切割文件的每条内容分别存放
     var name = fileInputs.files[0].name, //文件名 
         size = fileInputs.files[0].size, //文件总字节 
         type = fileInputs.files[0].type, //文件类型 （此功能暂且用不到）
         shardSize = 1024 * 1024, // 每一个切片的总字节数，好比此时以1M为一个分片
         shardCount = Math.ceil(size / shardSize); //总片数
}
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计算整个文件的MD5：（前提是引入了spark.js，下载地址： js-spark-md5）

var singleFileData = new Array(); //初始空数组，储存全部的切片数据
var fileReader = new FileReader(),
   blobSlice = File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice || File.prototype.slice,
   chunkSize = shardSize , //单个切片的总字节数
   chunks = shardCount, //总片数
   currentChunk = 0;
var spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
    fileReader.onload = function (e) {
    //*******获取分片文件，用于计算全部切片的MD5***
       for (var i = 0; i < chunks; i++) {
         var start = i * chunkSize,
         end = ((start + chunkSize) >= file.size) ? file.size : start + chunkSize;
         var sliceFile = blobSlice.call(file, start, end);
         // 调用此方法，计算每一个切片的MD5
          getChunkMd5(sliceFile, i);
         }
    //*****************************
    spark.append(e.target.result);
    if (currentChunk < chunks) {
       currentChunk++;
       loadNext();
    } else {
      var allFileEnd = spark.end()
       console.log("此值为整个切片的MD5", allFileEnd)
       //真实MD5值 ：allFileEnd=a0ce27800ee7d948422f3fe16e898f22
       // ***调用接口(1),查询从第几个切片开始上传***
       // ***在此处写接口A的调用方法***
     }
    };
 function loadNext() {
  //计算切片的start,end，用于切割出切片的数据
  var start = currentChunk * chunkSize,
  end = start + chunkSize >= file.size ? file.size : start + chunkSize;
  fileReader.readAsArrayBuffer(blobSlice.call(file, start, end));
   //储存切片的数据
   //判断若是singleFileData小于总切片数，则继续往数组添加切片数据
   if (singleFileData.length != chunks) {
    singleFileData.push(blobSlice.call(file, start, end)) //将每一个切片push到空数组里
   }
  };
  //调用此方法，循环获取切片数据
  loadNext()
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计算切片的MD5：

（此步骤其实能够省略，但为了严谨后端须要根据前端传入的切片数据计算出MD5，跟前端传入的MD5对比）

var mySingleFileMd5 = []; //用于储存全部切片的MD5
    function getChunkMd5(file, i) {
       var spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
       var fileReader = new FileReader();
       fileReader.onload = function (e) {
         spark.append(e.target.result);
         mySingleFileMd5[i] = spark.end();// 将每一个切片的MD5存起来
         console.log("全部切片的MD5数组=", mySingleFileMd5);
       }
       fileReader.onerror = function () {
         console.warn('oops, something went wrong');
       }
       function loadNext() {
         fileReader.readAsArrayBuffer(blobSlice.call(file, 0, file.size));
       }
   loadNext();
  }
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调用接口A后获取到 PARTINDEX（从第几个切片开始上传），接着调用接口B进行上传，上传后手动计算进度。

A接口传参、取参以下:

var params = {
          serviceid: 'wcm61_bigfile',
          methodname: 'startUpload',
          fileName: 手机QQ视频_20181212094958.mp4,
          fileDigest:  65309fc9684b4eb2f3d281da5ad17b6e,
          fileSize: 100904886,
        };
{
    "MSG":"操做成功",
    "DATA":{
        "TOTALPARTCOUNT":"49",
        "PARTINDEX":"1",  //此字段就是后台告诉前端从第几个切片开始上传
        "PARTSIZE":"2097152",
        "FLAG":"1",
        "FILENAME":"手机QQ视频_20181212094958.mp4"
     },
    "ISSUCCESS":"true"
}
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B接口传参、取参以下：

var data = singleFileData[partIndex - 1] //切片数据
  var fileName =手机QQ视频_20181212094958.mp4; //文件名
  var fileDigest = 65309fc9684b4eb2f3d281da5ad17b6e; //文件的MD5
  var partIndex = 1; //切片位置
  var partDigest = ea58e21870ad4c22f2c75645564654b2; //切片的MD5
{
    "filename":"手机QQ视频_20181212094958.mp4",
    "PARTINDEX":"2",  //下次开始传第2个切片
    "PARTSIZE":"2097152", //切片大小
    "totalPartCount":"49" //总切片数
    "ISSUCCESS":"1"
}
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经过B接口，不断将切片上传到服务器，而且实时计算上传进度

var processNum = 
     parseInt((PARTINDEX - 1) / totalPartCount * 100)  // 已上传的切片/总切片数 
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最终实现静态效果和接口以下：