JavaScript使用多线程实现一个大文件上传
作者:Lemonjing
这篇文章主要为大家详细介绍了JavaScript使用多线程实现一个大文件上传的相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解一下
开发者: JavaScript,你给我把这十个G的文件处理一下,给文件分分片,每个分片给我计算一个hash值,服务端拿到hash值就可以知道这个分片已经上传过了(断点续传),还有整个文件也计算一下,说不定整个文件都上传过了(重复文件不用多次上传)。
JavaScript: 这活你给我干是吧,我直接给你浏览器卡死。
const CHUNK_SIZE = 5 * 1024 * 1024; // 分片大小 async function getFile(file) { const result = []; const chunkLength = Math.ceil(file.size / CHUNK_SIZE); for (let i = 0; i < chunkLength; i++) { const chunk = await getChunk(file, CHUNK_SIZE, i); result.push(chunk); } } function getChunk(file, size, index) { return new Promise((resolve, reject) => { const start = index * size; const end = start + size; const chunkFile = file.slice(start, end); const fr = new FileReader(); fr.onload = function(e) { const arrBuffer = e.target.result; const hash = SparkMD5.ArrayBuffer.hash(arrBuffer); resolve({ start, end, chunkFile, index, hash }) } fr.readAsArrayBuffer(chunkFile); }) }
JavaScript:开心不,不动了吧,让你不听我的,还嘚瑟不?开发者: 不是吧,阿sir,你来真的啊?
为什么JavaScript要撂挑子呢?
在浏览器的事件循环中,我们知道不同的线程会处理不同的任务,默认的线程比如 http 线程、io 线程等等。
如果我们想在浏览器中进行复杂的计算,如果都在主线程操作,那么主线程就会阻塞,导致页面的响应不及时,造成卡顿。
有没有什么办法可以让主线程和计算线程分离呢?
答案当然是webworker啦
webworker 允许我们开启一个单独的线程,去处理一些复杂的计算任务,当计算完成之后,通过回调的形式通知主线程,主线程只要处理拿到计算结果之后的逻辑就可以了。
那我们就来学学怎么使用
1. 创建一个 worker 实例
const worker = new Worker("./worker.js"); // 如果需要指定worker的js可以使用ESM,可以添加type参数 const worker = new Worker("./worker.js", { type: "module" });
2. 告诉 worker 开始工作
这个worker是刚刚创建时候的wokerjs里面的代码哦
worker.postMessage("开始工作");
3. 监听 worker 的消息
worker.onmessage = (e) => { // 内部worker执行完了,或者执行到某个节点了 };
4. 关闭 worker
worker.terminate();
5. worker 内部如何与主线程通信
self.onmessage = (e) => { // 收到了外部worker的消息 // 复杂逻辑 self.postMessage("计算完成"); };
让worker代替主线程执行复杂计算
const CHUNK_SIZE = 5 * 1024 * 1024; // 分片大小 const worker = new Worker('./worker.js', { type: 'module' }); fileDom.onchange = function(e) { const file = e.target.files[0]; worker.postMessage([file, CHUNK_SIZE]); } // worker.js self.onmessage = async (e) => { const [file, CHUNK_SIZE] = e.data; const result = []; const chunkLength = Math.ceil(file.size / CHUNK_SIZE); for (let i = 0; i < chunkLength; i++) { const chunk = await getChunk(file, CHUNK_SIZE, i); result.push(chunk); } // 处理完成了 self.postMessage(result); } function getChunk(file, size, index) { return new Promise((resolve, reject) => { const start = index * size; const end = start + size; const chunkFile = file.slice(start, end); const fr = new FileReader(); fr.onload = function(e) { const arrBuffer = e.target.result; const hash = SparkMD5.ArrayBuffer.hash(arrBuffer); resolve({ start, end, chunkFile, index, hash }) } fr.readAsArrayBuffer(chunkFile); }) }
线程嘛,开了一个就有俩,仨。。。
// 直接开启四个worker const MAX_WORKER_NUM = 4; const workers = new Array(MAX_WORKER_NUM).fill(0).map(() => new Worker('./worker.js', { type: 'module' })); const wholeFileWorker = new Worker('./hashWholeFile.js', { type: 'module' }); let finishedCount = 0; fileDom.onchange = function(e) { const file = e.target.files[0]; // 计算一下一共有多少个分片 const chunkLength = Math.ceil(file.size / CHUNK_SIZE); // 每一个worker要完成多少分片 // 假如有99个分片,那第一个worker要处理1-25,第二个26-50,第三个51-75,第四个76-99 // 我们是程序员,所以每一个index都要-1 const workerSize = Math.ceil(chunkLength / MAX_WORKER_NUM); for(let i = 0; i < MAX_WORKER_NUM; i++) { const worker = workers[i]; // 帮worker计算好分片任务的起始位置和结束位置 const startIndex = i * workerSize; const endIndex = Math.min(start + workerSize, chunkLength); worker.postMessage([file, CHUNK_SIZE, startIndex, endIndex]); worker.onmessage = (e) => { finishedCount++; worker.terminate(); // 计算完一部分的hash就可以开始上传了,每一个返回结果里面有index,可以告诉后端传递的是哪个分片,信息已经足够了 } } // 前面先计算分片的hash,有分片计算好的hash就可以直接开始上传了 wholeFileWorker.postMessage([file]); wholeFileWorker.onmessage = (e) => { // 最后处理整个文件的hash // 这样整体效果就是,用户选择文件之后,可以快速的开始上传进度条, // 如果是之前上传了部分,并且开始上传的分片之前已经上传好了,那么可以快速跳过这些分片,直接上传剩下的分片 // 如果之前整个文件都上传了,那么进度条会从很少的地方直接跳到100% } } // worker.js import "./md5.min.js" self.onmessage = async (e) => { const [file, CHUNK_SIZE, startIndex, endIndex] = e.data; const result = []; for (let i = startIndex; i < endIndex; i++) { const chunk = await getChunk(file, CHUNK_SIZE, i); result.push(chunk); } // 处理完成了 self.postMessage(result); } function getChunk(file, size, index) { return new Promise((resolve, reject) => { const start = index * size; const end = start + size; const chunkFile = file.slice(start, end); const fr = new FileReader(); fr.onload = function(e) { const arrBuffer = e.target.result; const hash = SparkMD5.ArrayBuffer.hash(arrBuffer); resolve({ start, end, chunkFile, index, hash }) } fr.readAsArrayBuffer(chunkFile); }) } // hashWholeFile.js import "./md5.min.js" self.onmessage = (e) => { const [file] = e.data; const hash = SparkMD5.ArrayBuffer.hash(file); self.postMessage(hash); }
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