文件上传是一个老生常谈的话题了，在文件相对比较小的情况下，可以直接把文件转化为字节流上传到服务器，但在文件比较大的情况下，用普通的方式进行上传，这可不是一个好的办法，毕竟很少有人会忍受，当文件上传到一半中断后，继续上传却只能重头开始上传，这种让人不爽的体验。那有没有比较好的上传体验呢，答案有的，就是下边要介绍的几种上传方式。
1、分片上传
1.1 什么是分片上传
分片上传，就是将所要上传的文件，按照一定的大小，将整个文件分隔成多个数据块（我们称之为Part）来进行分别上传，上传完之后再由服务端对所有上传的文件进行汇总整合成原始的文件。
1.2 分片上传的场景
- 大文件上传
- 网络环境环境不好，存在需要重传风险的场景
2断点续传
2.1 什么是断点续传
断点续传是在下载或上传时，将下载或上传任务（一个文件或一个压缩包）人为的划分为几个部分，每一个部分采用一个线程进行上传或下载，如果碰到网络故障，可以从已经上传或下载的部分开始继续上传或者下载未完成的部分，而没有必要从头开始上传或者下载。
本文的断点续传主要是针对断点上传场景。
2.2 应用场景
断点续传可以看成是分片上传的一个衍生，因此可以使用分片上传的场景，都可以使用断点续传。
2.3 实现断点续传的核心逻辑
在分片上传的过程中，如果因为系统崩溃或者网络中断等异常因素导致上传中断，这时候客户端需要记录上传的进度。在之后支持再次上传时，可以继续从上次上传中断的地方进行继续上传。
为了避免客户端在上传之后的进度数据被删除而导致重新开始从头上传的问题，服务端也可以提供相应的接口便于客户端对已经上传的分片数据进行查询，从而使客户端知道已经上传的分片数据，从而从下一个分片数据开始继续上传。
整体的过程如下：
- 前端将文件安装百分比进行计算,每次上传文件的百分之一(文件分片),给文件分片做上序号
- 后端将前端每次上传的文件,放入到缓存目录
- 等待前端将全部的文件内容都上传完毕后,发送一个合并请求
- 后端使用RandomAccessFile进多线程读取所有的分片文件,一个线程一个分片
- 后端每个线程按照序号将分片的文件写入到目标文件中
- 在上传文件的过程中发生断网了或者手动暂停了,下次上传的时候发送续传请求,让后端删除最后一个分片
- 前端重新发送上次的文件分片
2.4 实现流程步骤
方案一，常规步骤
- 将需要上传的文件按照一定的分割规则，分割成相同大小的数据块；
- 初始化一个分片上传任务，返回本次分片上传唯一标识；
- 按照一定的策略（串行或并行）发送各个分片数据块；
- 发送完成后，服务端根据判断数据上传是否完整，如果完整，则进行数据块合成得到原始文件。
方案二、本文实现的步骤
- 前端（客户端）需要根据固定大小对文件进行分片，请求后端（服务端）时要带上分片序号和大小。
- 服务端创建conf文件用来记录分块位置，conf文件长度为总分片数，每上传一个分块即向conf文件中写入一个127，那么没上传的位置就是默认的0,已上传的就是Byte.MAX_VALUE 127（这步是实现断点续传和秒传的核心步骤）
- 服务器按照请求数据中给的分片序号和每片分块大小（分片大小是固定且一样的）算出开始位置，与读取到的文件片段数据，写入文件。
整体的实现流程如下：
3、分片上传/断点上传代码实现
3.1 前端实现
前端的File对象是特殊类型的Blob，且可以用在任意的Blob类型的上下文中。
就是说能够处理Blob对象的方法也能处理File对象。在Blob的方法里有有一个Slice方法可以帮完成切片。
推荐一个开源免费的 Spring Boot 最全教程：
https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice
核心代码：
fileMD5 (files) {
// 计算文件md5
return new Promise((resolve,reject) => {
const fileReader = new FileReader();
const piece = Math.ceil(files.size / this.pieceSize);
const nextPiece = () => {
let start = currentPieces * this.pieceSize;
let end = start * this.pieceSize >= files.size ? files.size : start + this.pieceSize;
fileReader.readAsArrayBuffer(files.slice(start,end));
};
let currentPieces = 0;
fileReader.onload = (event) => {
let e = window.event || event;
this.spark.append(e.target.result);
currentPieces++
if (currentPieces < piece) {
nextPiece()
} else {
resolve({fileName: files.name, fileMd5: this.spark.end()})
}
}
// fileReader.onerror = (err => { reject(err) })
nextPiece()
})
}
当然如果我们是vue项目的话还有更好的选择，我们可以使用一些开源的框架，本文推荐使用vue-simple-uploader 实现文件分片上传、断点续传及秒传。
当然我们也可以采用百度提供的webuploader的插件，进行分片。
操作方式也特别简单，直接按照官方文档给出的操作进行即可。
3.2 后端写入文件
后端用两种方式实现文件写入：
- RandomAccessFile
- MappedByteBuffer
在向下学习之前，我们先简单了解一下这两个类的使用
RandomAccessFile
Java除了File类之外，还提供了专门处理文件的类，即RandomAccessFile（随机访问文件）类。
该类是Java语言中功能最为丰富的文件访问类，它提供了众多的文件访问方法。RandomAccessFile类支持“随机访问”方式，这里“随机”是指可以跳转到文件的任意位置处读写数据。在访问一个文件的时候，不必把文件从头读到尾，而是希望像访问一个数据库一样“随心所欲”地访问一个文件的某个部分，这时使用RandomAccessFile类就是最佳选择。
RandomAccessFile对象类有个位置指示器，指向当前读写处的位置，当前读写n个字节后，文件指示器将指向这n个字节后面的下一个字节处。
刚打开文件时，文件指示器指向文件的开头处，可以移动文件指示器到新的位置，随后的读写操作将从新的位置开始。
RandomAccessFile类在数据等长记录格式文件的随机（相对顺序而言）读取时有很大的优势，但该类仅限于操作文件，不能访问其他的I/O设备，如网络、内存映像等。
RandomAccessFile类的构造方法如下所示：
//创建随机存储文件流，文件属性由参数File对象指定
RandomAccessFile(File file , String mode)
//创建随机存储文件流，文件名