文件上传是常见需求，只要指定 content-type 为 multipart/form-data，内容就会以这种格式被传递到服务端：
服务端再按照 multipart/form-data 的格式提取数据，就能拿到其中的文件。
但当文件很大的时候，事情就变得不一样了。
假设传一个 100M 的文件需要 3 分钟，那传一个 1G 的文件就需要 30 分钟。
这样是能完成功能，但是产品的体验会很不好。
所以大文件上传的场景，需要做专门的优化。
把 1G 的大文件分割成 10 个 100M 的小文件，然后这些文件并行上传，不就快了？
然后等 10 个小文件都传完之后，再发一个请求把这 10 个小文件合并成原来的大文件。
这就是大文件分片上传的方案。
那如何拆分和合并呢？
浏览器里 Blob 有 slice 方法，可以截取某个范围的数据，而 File 就是一种 Blob：
所以可以在 input 里选择了 file 之后，通过 slice 对 File 分片。
那合并呢？
fs 的 createWriteStream 方法支持指定 start，也就是从什么位置开始写入。
这样把每个分片按照不同位置写入文件里，不就完成合并了么。
思路理清了，接下来我们实现一下。
创建个 Nest 项目：
npm install -g @nestjs/cli
nest new large-file-sharding-upload在 AppController 添加一个路由：
@Post('upload')
@UseInterceptors(FilesInterceptor('files', 20, {
dest: 'uploads'
}))
uploadFiles(@UploadedFiles() files: Array<Express.Multer.File>, @Body() body) {
console.log('body', body);
console.log('files', files);
}这是一个 post 接口，会读取请求体里的 files 文件字段传入该方法。
这里还需要安装用到的 multer 包的类型：
npm install -D @types/multer
然后我们在网页里试一下：
首先在 main.ts 里开启跨域支持：
然后添加一个 index.html：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Document</title>
<script src="https://unpkg.com/[email protected]/dist/axios.min.js"></script>
</head>
<body>
<input id="fileInput" type="file" multiple/>
<script>
const fileInput = document.querySelector('#fileInput');
fileInput.onchange = async function () {
const data = new FormData();
data.set('name','光');
data.set('age', 20);
[...fileInput.files].forEach(item => {
data.append('files', item)
})
const res = await axios.post('http://localhost:3000/upload', data);
console.log(res);
}
</script>
</body>
</html>input 指定 multiple，可以选择多个文件。
选择文件之后，通过 post 请求 upload 接口，携带 FormData。FormData 里保存着 files 和其它字段。
起个静态服务：
npx http-server .
浏览器访问下：
选择几个文件：
这时候，Nest 服务端就接收到了上传的文件和其他字段：
当然，我们并不是想上传多个文件，而是一个大文件的多个分片。
所以是这样写：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Document</title>
<script src="https://unpkg.com/[email protected]/dist/axios.min.js"></script>
</head>
<body>
<input id="fileInput" type="file"/>
<script>
const fileInput = document.querySelector('#fileInput');
const chunkSize = 20 * 1024;
fileInput.onchange = async function () {
const file = fileInput.files[0];
console.log(file);
const chunks = [];
let startPos = 0;
while(startPos < file.size) {
chunks.push(file.slice(startPos, startPos + chunkSize));
startPos += chunkSize;
}
chunks.map((chunk, index) => {
const data = new FormData();
data.set('name', file.name + '-' + index)
data.append('files', chunk);
axios.post('http://localhost:3000/upload', data);
})
}
</script>
</body>
</html>对拿到的文件进行分片，然后单独上传每个分片，分片名字为文件名 + index。
这里我们测试用的图片是 80k：
所以每 20k 一个分片，一共是 4 个分片。
测试下：
服务端接收到了这 4 个分片:
然后我们把它们移动到单独的目录：
@Post('upload')
@UseInterceptors(FilesInterceptor('files', 20, {
dest: 'uploads'
}))
uploadFiles(@UploadedFiles() files: Array<Express.Multer.File>, @Body() body: { name: string }) {
console.log('body', body);
console.log('files', files);
const fileName = body.name.match(/(.+)\-\d+$/)[1];
const chunkDir = 'uploads/chunks_'+ fileName;
if(!fs.existsSync(chunkDir)){
fs.mkdirSync(chunkDir);
}
fs.cpSync(files[0].path, chunkDir + '/' + body.name);
fs.rmSync(files[0].path);
}用正则匹配出文件名：
在 uploads 下创建 chunks_文件名 的目录，把文件复制过去，然后删掉原始文件。
测试下：
分片文件移动成功了。
不过直接以 chunks_文件名 做为目录名，太容易冲突了。
我们可以在上传文件的时候给文件名加一个随机的字符串。
这样就不会冲突了：
接下来，就是在全部分片上传完之后，发送合并分片的请求。
添加一个 merge 的接口：
@Get('merge')
merge(@Query('name') name: string) {
const chunkDir = 'uploads/chunks_'+ name;
const files = fs.readdirSync(chunkDir);
let startPos = 0;
files.map(file => {
const filePath = chunkDir + '/' + file;
const stream = fs.createReadStream(filePath);
stream.pipe(fs.createWriteStream('uploads/' + name, {
start: startPos
}))
startPos += fs.statSync(filePath).size;
})
}接收文件名，然后查找对应的 chunks 目录，把下面的文件读取出来，按照不同的 start 位置写入到同一个文件里。
浏览器访问下这个接口：
可以看到，合并成功了：
再测试一个：
也没啥问题。
然后我们在合并完成之后把 chunks 目录删掉。
@Get('merge')
merge(@Query('name') name: string) {
const chunkDir = 'uploads/chunks_'+ name;
const files = fs.readdirSync(chunkDir);
let count = 0;
let startPos = 0;
files.map(file => {
const filePath = chunkDir + '/' + file;
const stream = fs.createReadStream(filePath);
stream.pipe(fs.createWriteStream('uploads/' + name, {
start: startPos
})).on('finish', () => {
count ++;
if(count === files.length) {
fs.rm(chunkDir, {
recursive: true
}, () =>{});
}
})
startPos += fs.statSync(filePath).size;
});
}然后在前端代码里，当分片全部上传完之后，调用 merge 接口：
const tasks = [];
chunks.map((chunk, index) => {
const data = new FormData();
data.set('name', randomStr + '_' + file.name + '-' + index)
data.append('files', chunk);
tasks.push(axios.post('http://localhost:3000/upload', data));
})
await Promise.all(tasks);
axios.get('http://localhost:3000/merge?name=' + randomStr + '_' + file.name);连起来测试下：
因为文件比较小，开启 network 的 slow 3g 网速来测。
可以看到，分片上传和最后的合并都没问题。
当然，你还可以加一个进度条，这个用 axios 很容易实现：
至此，大文件分片上传就完成了。
阿里云的大文件分片上传也是这样实现的：
案例代码上传里 github：https://github.com/QuarkGluonPlasma/nestjs-course-code/tree/main/large-file-sharding-upload
当文件比较大的时候，文件上传会很慢，这时候一般我们会通过分片的方式来优化。
原理就是浏览器里通过 slice 来把文件分成多个分片，并发上传。
服务端把这些分片文件保存在一个目录下。
当所有分片传输完成时，发送一个合并请求，服务端通过 fs.createWriteStream 指定 start 位置，来把这些分片文件写入到同一个文件里，完成合并。
这样，我们就实现了大文件分片上传。