相信有些小伙伴已经了解大文件上传的解决方案,在上传大文件时,为了提高上传的效率,我们一般会使用 Blob.slice 方法对大文件按照指定的大小进行切割,然后在开启多线程进行分块上传,等所有分块都成功上传后,再通知服务端进行分块合并。
那么对大文件下载来说,我们能否采用类似的思想呢?在服务端支持 Range 请求首部的条件下,我们也是可以实现多线程分块下载的功能,具体如下图所示:
看完上图相信你对大文件下载的方案,已经有了一定的了解。接下来,我们先来介绍 HTTP 范围请求。
HTTP 协议范围请求允许服务器只发送 HTTP 消息的一部分到客户端。范围请求在传送大的媒体文件,或者与文件下载的断点续传功能搭配使用时非常有用。如果在响应中存在 Accept-Ranges 首部(并且它的值不为 “none”),那么表示该服务器支持范围请求。
在一个 Range 首部中,可以一次性请求多个部分,服务器会以 multipart 文件的形式将其返回。如果服务器返回的是范围响应,需要使用 206 Partial Content 状态码。假如所请求的范围不合法,那么服务器会返回 416 Range Not Satisfiable 状态码,表示客户端错误。服务器允许忽略 Range 首部,从而返回整个文件,状态码用 200 。
Range: <unit>=<range-start>-
Range: <unit>=<range-start>-<range-end>
Range: <unit>=<range-start>-<range-end>, <range-start>-<range-end>
Range: <unit>=<range-start>-<range-end>, <range-start>-<range-end>, <range-start>-<range-end>
了解完 Range 语法之后,我们来看一下实际的使用示例:
$ curl http://i.imgur.com/z4d4kWk.jpg -i -H "Range: bytes=0-1023"
$ curl http://www.example.com -i -H "Range: bytes=0-50, 100-150"
好了,HTTP 范围请求的相关知识就先介绍到这里,下面我们步入正题开始介绍如何实现大文件下载。
为了让大家能够更好地理解后面的内容,我们先来看一下整体的流程图:
了解完大文件下载的流程之后,我们先来定义上述流程中涉及的一些辅助函数。
顾名思义 getContentLength 函数,用于获取文件的长度。在该函数中,我们通过发送 HEAD 请求,然后从响应头中读取 Content-Length 的信息,进而获取当前 url 对应文件的内容长度。
function getContentLength(url) {
return new Promise((resolve, reject) => {
let xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open("HEAD", url);
xhr.send();
xhr.onload = function () {
resolve(
~~xhr.getResponseHeader("Content-Length")
);
};
xhr.onerror = reject;
});
}
在 JavaScript 中如何实现并发控制? 这篇文章中,我们介绍了 asyncPool 函数,它用于实现异步任务的并发控制。该函数接收 3 个参数:
async function asyncPool(poolLimit, array, iteratorFn) {
const ret = []; // 存储所有的异步任务
const executing = []; // 存储正在执行的异步任务
for (const item of array) {
// 调用iteratorFn函数创建异步任务
const p = Promise.resolve().then(() => iteratorFn(item, array));
ret.push(p); // 保存新的异步任务
// 当poolLimit值小于或等于总任务个数时,进行并发控制
if (poolLimit <= array.length) {
// 当任务完成后,从正在执行的任务数组中移除已完成的任务
const e = p.then(() => executing.splice(executing.indexOf(e), 1));
executing.push(e); // 保存正在执行的异步任务
if (executing.length >= poolLimit) {
await Promise.race(executing); // 等待较快的任务执行完成
}
}
}
return Promise.all(ret);
}
getBinaryContent 函数用于根据传入的参数发起范围请求,从而下载指定范围内的文件数据块:
function getBinaryContent(url, start, end, i) {
return new Promise((resolve, reject) => {
try {
let xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open("GET", url, true);
xhr.setRequestHeader("range", `bytes=${start}-${end}`); // 请求头上设置范围请求信息
xhr.responseType = "arraybuffer"; // 设置返回的类型为arraybuffer
xhr.onload = function () {
resolve({
index: i, // 文件块的索引
buffer: xhr.response, // 范围请求对应的数据
});
};
xhr.send();
} catch (err) {
reject(new Error(err));
}
});
}
需要注意的是 ArrayBuffer 对象用来表示通用的、固定长度的原始二进制数据缓冲区。我们不能直接操作 ArrayBuffer 的内容,而是要通过类型数组对象或 DataView 对象来操作,它们会将缓冲区中的数据表示为特定的格式,并通过这些格式来读写缓冲区的内容。
由于不能直接操作 ArrayBuffer 对象,所以我们需要先把 ArrayBuffer 对象转换为 Uint8Array 对象,然后在执行合并操作。以下定义的 concatenate 函数就是为了合并已下载的文件数据块,具体代码如下所示:
function concatenate(arrays) {
if (!arrays.length) return null;
let totalLength = arrays.reduce((acc, value) => acc + value.length, 0);
let result = new Uint8Array(totalLength);
let length = 0;
for (let array of arrays) {
result.set(array, length);
length += array.length;
}
return result;
}
saveAs 函数用于实现客户端文件保存的功能,这里只是一个简单的实现。在实际项目中,你可以考虑直接使用 FileSaver.js 。如果你对 FileSaver.js 的工作原理感兴趣的话,可以阅读 聊一聊 15.5K 的 FileSaver,是如何工作的? 这篇文章。
function saveAs({ name, buffers, mime = "application/octet-stream" }) {
const blob = new Blob([buffers], { type: mime });
const blobUrl = URL.createObjectURL(blob);
const a = document.createElement("a");
a.download = name || Math.random();
a.href = blobUrl;
a.click();
URL.revokeObjectURL(blob);
}
在 saveAs 函数中,我们使用了 Blob 和 Object URL。其中 Object URL 是一种伪协议,允许 Blob 和 File 对象用作图像,下载二进制数据链接等的 URL 源。在浏览器中,我们使用 URL.createObjectURL 方法来创建 Object URL,该方法接收一个 Blob 对象,并为其创建一个唯一的 URL,其形式为 blob:<origin>/<uuid>,对应的示例如下:
blob:https://example.org/40a5fb5a-d56d-4a33-b4e2-0acf6a8e5f641
浏览器内部为每个通过 URL.createObjectURL 生成的 URL 存储了一个 URL → Blob 映射。因此,此类 URL 较短,但可以访问 Blob。生成的 URL 仅在当前文档打开的状态下才有效。
好了,Object URL 的相关内容就先介绍到这里,如果你进一步了解 Blob 和 Object URL 的话,可以阅读 你不知道的 Blob 这篇文章。
download 函数用于实现下载操作,它支持 3 个参数:
async function download({ url, chunkSize, poolLimit = 1 }) {
const contentLength = await getContentLength(url);
const chunks = typeof chunkSize === "number" ? Math.ceil(contentLength / chunkSize) : 1;
const results = await asyncPool(
poolLimit,
[...new Array(chunks).keys()],
(i) => {
let start = i * chunkSize;
let end = i + 1 == chunks ? contentLength - 1 : (i + 1) * chunkSize - 1;
return getBinaryContent(url, start, end, i);
}
);
const sortedBuffers = results
.map((item) => new Uint8Array(item.buffer));
return concatenate(sortedBuffers);
}
基于前面定义的辅助函数,我们就可以轻松地实现大文件并行下载,具体代码如下所示:
function multiThreadedDownload() {
const url = document.querySelector("#fileUrl").value;
if (!url || !/https?/.test(url)) return;
console.log("多线程下载开始: " + +new Date());
download({
url,
chunkSize: 0.1 * 1024 * 1024,
poolLimit: 6,
}).then((buffers) => {
console.log("多线程下载结束: " + +new Date());
saveAs({ buffers, name: "我的压缩包", mime: "application/zip" });
});
}
由于完整的示例代码内容比较多,阿宝哥就不放具体的代码了。感兴趣的小伙伴,可以访问以下地址浏览示例代码。
完整的示例代码:https://gist.github.com/semlinker/837211c039e6311e1e7629e5ee5f0a42
这里我们来看一下大文件下载示例的运行结果:
本文介绍了在 JavaScript 中如何利用 async-pool 这个库提供的 asyncPool 函数,来实现大文件的并行下载。除了介绍 asyncPool 函数之外,阿宝哥还介绍了如何通过 HEAD 请求获取文件大小、如何发起 HTTP 范围请求及在客户端如何保存文件等相关知识。其实利用 asyncPool 函数不仅可以实现大文件的并行下载,而且还可以实现大文件的并行上传,感兴趣的小伙伴可以自行尝试一下。
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/E4SdYEkEzurfrnJrBu3bjA
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