分片上传怎么优化，怎么让存在不同服务器上的分片进行快速合

前端

前端将文件分为多个分片，然后通过Promise.all并行上传多个分片，这样可以最大的利用宽带资源。

断点续传 在上传过程中，如果某个分片上传失败，能够记录当前的上传记录，并在回复上传时仅回复上传失败的分片.

上传进度管理： 试试反馈上传进度，提升用户体验，每个分片上传成功后，将进度展示给用户。

async function uploadFile(file) {const chunkSize = 5 * 1024 * 1024; // 每个分片的大小为5MBconst totalChunks = Math.ceil(file.size / chunkSize);const fileHash = await calculateFileHash(file); // 计算文件的哈希值const uploadedChunks = await checkUploadedChunks(fileHash); // 查询已上传的分片const promises = [];let uploadedSize = 0;for (let i = 0; i < totalChunks; i++) {if (uploadedChunks.includes(i)) {// 如果该分片已经上传，跳过它并更新已上传大小uploadedSize += chunkSize;continue;}const chunk = file.slice(i * chunkSize, (i + 1) * chunkSize);const formData = new FormData();formData.append('file', chunk);formData.append('index', i);formData.append('total', totalChunks);formData.append('fileHash', fileHash);// 添加上传任务到 promises 数组中promises.push(uploadChunk(formData, chunk.size, uploadedSize, file.size));uploadedSize += chunk.size;}// 并行上传所有分片await Promise.all(promises);// 触发服务器上的合并操作await mergeChunks(file.name, fileHash);
}function uploadChunk(formData, chunkSize, uploadedSize, fileSize) {return axios.post('/upload_chunk', formData, {onUploadProgress: (progressEvent) => {const chunkProgress = (progressEvent.loaded / chunkSize) * 100;const overallProgress = ((uploadedSize + progressEvent.loaded) / fileSize) * 100;console.log(`Chunk progress: ${chunkProgress.toFixed(2)}%, Overall progress: ${overallProgress.toFixed(2)}%`);}}).catch(error => {console.error(`Failed to upload chunk: ${error}`);// 处理失败情况，这里可以加入重试机制});
}function mergeChunks(fileName, fileHash) {return axios.post('/merge_chunks', { fileName, fileHash });
}async function calculateFileHash(file) {return new Promise((resolve, reject) => {const fileReader = new FileReader();const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();fileReader.onload = (event) => {spark.append(event.target.result);resolve(spark.end());};fileReader.onerror = (event) => {reject(event);};fileReader.readAsArrayBuffer(file);});
}async function checkUploadedChunks(fileHash) {const response = await axios.get(`/upload/status?fileHash=${fileHash}`);return response.data.uploadedChunks; // 返回已经上传的分片索引数组
}

后端

分片元数据管理

在每个分片上传时，记录其元数据（如分片顺序、服务器位置、分片大小等）。可以使用数据库或分布式缓存（Redis）来管理这些元数据，便于后续的合并操作。

存储位置优化

根据分片的大小和服务器负载情况，动态选择分片的存储服务器，确保服务器间的负载均衡。

分布式存储与合并

Plant A 服务器间的直接传输

在合并分片的时候，可以使用服务器间的直接传输技术（如gRPC，HTTP）来拉取其他服务器上的分片冰进行合并，而不需要通过客户端中转

Plant B 分布式文件系统 HDFS Ceph

如果我们的数据量大，可以考虑使用分布式文件系统来存储分片，这些系统天然支持分布式存储和数据合并，适合不同服务器上进行分片快速合并。

合并策略优化

合并优化

所有分片上传完成后，启动多个并行线程或者进程，在不同服务器上同事处理不同部分的合并任务。

部分合并与最终合并

先将一些较小的分片在服务器上合并成中间结果，再将中间结果传输到指定服务器进行最终合并。这种犯法可以减少单一服务器的负载

@RestController
public class FileUploadController {@PostMapping("/upload_chunk")public ResponseEntity<?> uploadChunk(@RequestParam("file") MultipartFile file,@RequestParam("index") int index,@RequestParam("total") int total) {// 将分片保存到指定位置String filePath = saveChunk(file, index);// 保存分片元数据到数据库或缓存中saveMetadata(filePath, index, total);return ResponseEntity.ok().build();}@PostMapping("/merge_chunks")public ResponseEntity<?> mergeChunks(@RequestParam("fileName") String fileName) {// 获取所有分片的元数据List<String> chunkPaths = getChunkPaths(fileName);// 并行合并分片mergeChunksIntoFile(chunkPaths, fileName);return ResponseEntity.ok().build();}private String saveChunk(MultipartFile file, int index) {// 将分片保存到本地或分布式文件系统// 返回保存路径}private void mergeChunksIntoFile(List<String> chunkPaths, String fileName) {// 实现分片合并逻辑}
}