提升文件上传性能的 4 种方式，你会吗？

业务需求

产品经理：小明啊，我们需要做一个附件上传的需求，内容可能是图片、pdf 或者视频。

小明：可以实现的，不过要限制下文件大小。最好别超过 30MB，太大了上传比较慢，服务器压力也大。

产品经理：沟通下来，视频是一定要的。就限制 50MB 以下吧。

小明：可以。

A FEW DAYS LATER

测试同学：这文件上传也太慢了吧，我试了一个 50mb 的文件，花了一分钟。

小明：whats up，这么慢。

产品经理：不行，你这太慢了，想办法优化下。

优化之路

问题定位

整体的文件上传调用链路如下图：

调用链路

小明发现前端开始上传，到请求到后端就花费了近 30 秒，应该是浏览器解析文件导致的慢。

后端服务请求文件服务也比较慢。

解决方案

小明：文件服务有异步接口吗？

文件服务：暂时没有。

小明：这个上传确实很慢，有优化建议吗？

文件服务：没有，看了下就是这么慢。

小明：……

最后小明还是决定把后端的同步返回，调整为异步返回，降低用户的等待时间。

把后端的实现调整了一番适应业务，前端调用后获取异步返回标识，后端根据标识查询文件服务同步返回的结果。

缺点也很明显，异步上传失败，用户是不知道的。

不过碍于时间原因，也就是能权衡利弊，暂时上线了。

最近小明有些时间，于是就想着自己实现一个文件服务。

文件服务

碍于文件服务的功能非常原始，小明就想着自己实现一个，从以下几个方面优化：

（1）压缩

（2）异步

（3）秒传

（4）并发

（5）直连

压缩

日常开发中，尽可能和产品沟通清楚，让用户上传/下载压缩包文件。

因为网络传输是非常耗时的。

压缩文件还有一个好处就是节约存储空间，当然，一般我们不用考虑这个成本。

优点：实现简单，效果拔群。

缺点：需要结合业务，并且说服产品。如果产品希望图片预览，视频播放，压缩就不太适用。

异步

对于比较耗时的操作，我们会自然的想到异步执行，降低用户同步等待的时间。

服务端接收到文件内容后，返回一个请求标识，异步执行处理逻辑。

那如何获取执行结果呢？

一般有 2 种常见方案：

（1）提供结果查询接口

相对简单，但是可能会有无效查询。

（2）提供异步结果回调功能

实现比较麻烦，可以第一时间获取执行结果。

秒传

小伙伴们应该都用过云盘，云盘有时候上传文件，非常大的文件，却可以瞬间上传完成。

这是如何实现的呢？

每一个文件内容，都对应唯一的文件哈希值。

我们可以在上传之前，查询该哈希值是否存在，如果已经存在，则直接增加一个引用即可，跳过了文件传输的环节。

当然，这个只在你的用户文件数据量很大，且有一定重复率的时候优势才能体现出来。

伪代码如下：

public FileUploadResponse uploadByHash(final String fileName,
                                       final String fileBase64) {
    FileUploadResponse response = new FileUploadResponse();

    //判断文件是否存在
    String fileHash = Md5Util.md5(fileBase64);
    FileInfoExistsResponse fileInfoExistsResponse = fileInfoExists(fileHash);
    if (!RespCodeConst.SUCCESS.equals(fileInfoExistsResponse.getRespCode())) {
        response.setRespCode(fileInfoExistsResponse.getRespCode());
        response.setRespMessage(fileInfoExistsResponse.getRespMessage());
        return response;
    }

    Boolean exists = fileInfoExistsResponse.getExists();
    FileUploadByHashRequest request = new FileUploadByHashRequest();
    request.setFileName(fileName);
    request.setFileHash(fileHash);
    request.setAsyncFlag(asyncFlag);
    // 文件不存在再上传内容
    if (!Boolean.TRUE.equals(exists)) {
        request.setFileBase64(fileBase64);
    }

    // 调用服务端
    return fillAndCallServer(request, "api/file/uploadByHash", FileUploadResponse.class);
}

并发

另一种方式就是对一个比较大的文件进行切分。

比如 100MB 的文件，切成 10 个子文件，然后并发上传。一个文件对应唯一的批次号。

下载的时候，根据批次号，并发下载文件，拼接成一个完整的文件。

伪代码如下：

public FileUploadResponse concurrentUpload(final String fileName,
                                           final String fileBase64) {
    // 首先进行分段
    int limitSize = fileBase64.length() / 10;
    final List<String> segments = StringUtil.splitByLength(fileBase64, limitSize);

    // 并发上传
    int size = segments.size();
    final ConcurrentHashMap<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
    final CountDownLatch lock = new CountDownLatch(size);

    for(int i = 0; i < segments.size(); i++) {
        final int index = i;
        Thread t = new Thread() {
            public void run() {
               // 并发上传
               // countDown
               lock.countDown();
            }
        };
        t.start();
    }

    // 等待完成
    lock.await();

    // 针对上传后的信息处理
}

直连

当然，还有一种策略就是客户端直接访问服务端，跳过后端服务。