关于Nodejs中的断点续传
最近一个项目要用到大文件的断点续传，多大文件呢，大的包可能会有 20G ，目前的做法是
前端取到文件后，按 2m 一个片段进行分片，然后逐个上传 后端收到完整的文件后放在一个隐藏的目录内，等最后的文件传完之后，逐一合并，并移动到指定的文件夹
实现是实现了，最大的问题不是上传，而是合并以及转移文件相当消耗时间
有没有更高级的做法呢？
关于Nodejs中的断点续传
是需要完全要自己实现么？你们项目有没有用对象存储？对象存储 sdk 一般都支持这个分片上传+合并操作的
https://aws.amazon.com/cn/blogs/compute/uploading-large-objects-to-amazon-s3-using-multipart-upload-and-transfer-acceleration/
分成很多个小文件？说明你实现的断点续传不对，断点续传是一个大文件分成多个请求，每个请求只传自己分好的那一段数据，比如 20 个 G 分成 20 个请求，每个请求传 1G ，第一个请求传从 0 到 1G ，第二个请求从 1G 到 2G ，以依次类推，服务器也是一个文件，根据请求写入文件对应的位置。请求头会携带一些分段的信息，这个有标准的 header ，好像是 range ，可以搜一下
1 建立一个临时文件储存区。
2 上传文件方法分为
（ 1 ）新建临时文件，body 是文件的第一段，post 成功后将数据保存在临时文件区，文件名可以为一个随机 guid ，返回这个 id 。
（ 2 ）附加临时文件，body 是文件的第 N 段，将方法 1 返回的 id 作为 query 参数一并提供，post 成功后将新提供的数据附加在这个 id 指定的文件后。
3 在原“使用”文件的位置（例如新建文件的方法），增加临时文件 id 参数。将指定临时文件移动到永久存储区。
客户端流程：
1 打开一个文件。
使用“新建临时文件”方法，传送第一块，得到文件 ID ；使用“附加临时文件”方法，并提交文件 ID ，传送后续的块；使用原业务方法，提交文件 ID ，完成从临时文件到永久存储区的转移和使用。
to:
说的是同一个事，待验证是否可以按区块在预先创建的文件上直接写数据
to:
使用开源对象储存，也是一个不错的方式，之前没想到对象存储也有开源的，像这类东西有点大，没信心是否可以驾驭
为啥一定要按分片存储呢， 直接将缓冲不断写入单文件不好吗？ 还是说用缓存文件替代缓冲，不管是处理缓冲区(Buffer)还是缓存文件，其实都需要每收到一次请求及时做写入目标文件处理啊。
4G 左右的文件计算 MD 需要 13+S ，这个耗时前后端都不可避免，需要验证文件的完整性是有必要的。
至于后端小文件合并成大文件，可以使用一个线程合并，也可以使用多个线程分部分合并，然后继续往上合并。
后端也可以使用文件内存映射直接写入文件中对应的 fragment ，不把收到的部分写入小文件。
具体要分析是哪个部分慢，例如是计算 MD5 32 慢，看看是否改成 MD5 16 也能够满足需求。
请使用支持 S3 的相关存储(公有云对象存储或者私有云 minio)，建议 op 好好重读下 http 的 RFC ，https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7233#section-4.2 有标准的协议不用，你去造轮子 
我的做法是：
1.前端做好分片，为每一个分片生成序号，统计分片的个数。将这些数据传给后端，后端把这些数据记录下来，为这个文件生成一个全局 id ，返回给前端。
2.前端每次上传分片会连带文件 id+分片 id 一起传过来。分片文件会被上传到一个临时目录。每上传完成一个分片，后端会记录下来分片 id （分片序号）。如果是并发上传的话，要注意已上传分片 id 集合会有线程安全问题，不然会出现某个分片已上传但没记录的问题。
3.后端返回已上传分片集合。同时会有一个异步线程判断该文件 id 下的分片是否全都上传完毕。如果全都上传完成，调用文件系统 SDK 的合并文件方法（我用的是 minio ），合并完成之后，删除临时文件目录的分片。
4.与此同时，前端全部分片上传完成之后，循环调用获取文件合并状态接口。
完成~
#15
1. 前端生成一个文件 id ，连带文件 size 、offset 和二进制数据传给后端。
2. 后端生成一个 size 大小的空文件，根据 id 找到文件，再根据 offset 去寻找位置写入二进制数据。
3. 后端写完数据返回成功，前端 offset 更新继续传下一个二进制数据给后端，以此循环。
4. 如果断了，下次打开页面时，从后端获取到未完成的文件 id ，再执行 1-3 过程。
透传 minio 的 uploadId 给前端，前端每次上传分片就带上 uploadId 和 partNumber 。服务器收到一片也不用写本地，直接透传到 minio ，我习惯这样。
但这样在弱网环境下会有问题，简单说个 流的 retry 需要自己写，这个是最麻烦的。如果是弱网还是建议先写 tmp 再异步上传
复议 这才是断点续传的最初或者真实的做法。
OP 可以用这种方式避免重新组合文件。java 这边对应的 radomaccessfile…
另外为啥要组合？如果服务器不需要读取处理啥的，只是提供存储，直接存分片，下载的时候由前端拼也可以。
我不懂前端，你这 20G 的文件 前端下载时是否合并的了得打个问号
hi ，我还是没 get 到弱网环境下的问题。实际在上传时后端会维护一个 uploadId 下的已上传分片数组，客户端（我这边是 windows 客户端）会根据这个数组尝试重试机制。所以无论网络环境如何、是否是并发上传，只要客户端能正确处理这个数组就可以。
在Node.js中实现断点续传（Resumable Uploads）通常涉及处理大文件上传时的中断和恢复功能。这可以通过分片上传和记录已上传的分片信息来实现。以下是一个简化的示例，展示了如何在Node.js中使用Express和Multer库实现断点续传。
服务器端代码
首先，安装所需的包：
npm install express multer
然后，创建一个简单的Express服务器：
const express = require('express');
const multer = require('multer');
const path = require('path');
const fs = require('fs');
const app = express();
const upload = multer({ dest: 'uploads/' });
app.post('/upload', upload.single('file'), (req, res) => {
const { file, body } = req;
const { chunkIndex, totalChunks } = body;
const filePath = path.join(__dirname, file.path);
// 假设我们使用一个简单文件来记录上传状态
const stateFile = path.join(__dirname, 'upload_state.json');
// 更新上传状态（此处为简化处理，实际中需要更健壮的状态管理）
let state = JSON.parse(fs.readFileSync(stateFile, 'utf8')) || {};
state[chunkIndex] = true;
fs.writeFileSync(stateFile, JSON.stringify(state, null, 2), 'utf8');
// 检查是否所有分片都已上传
if (Object.keys(state).length === totalChunks) {
// 合并分片（此处省略具体实现）
res.send('Upload complete');
} else {
res.send('Chunk received');
}
});
app.listen(3000, () => console.log('Server started on port 3000'));
此示例展示了如何接收分片并更新上传状态。实际应用中，你需要实现分片合并逻辑，并考虑并发上传、错误处理等复杂情况。
