SpringBoot大文件上传卡死？分块切割术搞定GB级传输，速度飙升！
在互联网应用中，大文件上传是一个常见而棘手的挑战。传统的单文件上传方式在面对大文件时经常面临超时、内存溢出等问题。本文将深入探讨如何利用Spring Boot实现高效的分块上传方案，解决大文件传输痛点。
一、为什么需要文件分块上传？
当文件上传超过100MB时，传统上传方式存在三大痛点：
- 网络传输不稳定： 单次请求时间长，容易中断
- 服务器资源耗尽： 大文件一次性加载导致内存溢出
- 上传失败代价高： 需要重新上传整个文件
分块上传的优势
- 减小单次请求负载
- 支持断点续传
- 并发上传提高效率
- 降低服务器内存压力
二、分块上传核心原理
三、Spring Boot实现方案
1. 核心依赖
<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>commons-io</groupId> <artifactId>commons-io</artifactId> <version>2.11.0</version> </dependency> </dependencies>
2. 关键控制器实现
@RestController @RequestMapping("/upload") publicclassChunkUploadController{ privatefinal String CHUNK_DIR = "uploads/chunks/"; privatefinal String FINAL_DIR = "uploads/final/"; /** * 初始化上传 * @param fileName 文件名 * @param fileMd5 文件唯一标识 */ @PostMapping("/init") public ResponseEntity<String> initUpload( @RequestParam String fileName, @RequestParam String fileMd5){ // 创建分块临时目录 String uploadId = UUID.randomUUID().toString(); Path chunkDir = Paths.get(CHUNK_DIR, fileMd5 + "_" + uploadId); try { Files.createDirectories(chunkDir); } catch (IOException e) { return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR) .body("创建目录失败"); } return ResponseEntity.ok(uploadId); } /** * 上传分块 * @param chunk 分块文件 * @param index 分块索引 */ @PostMapping("/chunk") public ResponseEntity<String> uploadChunk( @RequestParam MultipartFile chunk, @RequestParam String uploadId, @RequestParam String fileMd5, @RequestParam Integer index){ // 生成分块文件名 String chunkName = "chunk_" + index + ".tmp"; Path filePath = Paths.get(CHUNK_DIR, fileMd5 + "_" + uploadId, chunkName); try { chunk.transferTo(filePath); return ResponseEntity.ok("分块上传成功"); } catch (IOException e) { return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR) .body("分块保存失败"); } } /** * 合并文件分块 */ @PostMapping("/merge") public ResponseEntity<String> mergeChunks( @RequestParam String fileName, @RequestParam String uploadId, @RequestParam String fileMd5){ // 1. 获取分块目录 File chunkDir = new File(CHUNK_DIR + fileMd5 + "_" + uploadId); // 2. 获取排序后的分块文件 File[] chunks = chunkDir.listFiles(); if (chunks == null || chunks.length == 0) { return ResponseEntity.badRequest().body("无分块文件"); } Arrays.sort(chunks, Comparator.comparingInt(f -> Integer.parseInt(f.getName().split("_")[1].split("\\.")[0]))); // 3. 合并文件 Path finalPath = Paths.get(FINAL_DIR, fileName); try (BufferedOutputStream outputStream = new BufferedOutputStream(Files.newOutputStream(finalPath))) { for (File chunkFile : chunks) { Files.copy(chunkFile.toPath(), outputStream); } // 4. 清理临时分块 FileUtils.deleteDirectory(chunkDir); return ResponseEntity.ok("文件合并成功：" + finalPath); } catch (IOException e) { return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR) .body("合并失败：" + e.getMessage()); } } }
3. 高性能文件合并优化
当处理超大文件（10GB以上）时，需要避免将所有内容加载到内存：
// 使用RandomAccessFile提高性能 publicvoidmergeFiles(File targetFile, List<File> chunkFiles)throws IOException { try (RandomAccessFile target = new RandomAccessFile(targetFile, "rw")) { byte[] buffer = newbyte[1024 * 8]; // 8KB缓冲区 long position = 0; for (File chunk : chunkFiles) { try (RandomAccessFile src = new RandomAccessFile(chunk, "r")) { int bytesRead; while ((bytesRead = src.read(buffer)) != -1) { target.write(buffer, 0, bytesRead); } position += chunk.length(); } } } }
四、前端实现关键代码（Vue示例）
1. 分块处理函数
// 5MB分块大小 const CHUNK_SIZE = 5 * 1024 * 1024; /** * 处理文件分块 */ functionprocessFile(file) { const chunkCount = Math.ceil(file.size / CHUNK_SIZE); const chunks = []; for (let i = 0; i < chunkCount; i++) { const start = i * CHUNK_SIZE; const end = Math.min(file.size, start + CHUNK_SIZE); chunks.push(file.slice(start, end)); } return chunks; }
2. 带进度显示的上传逻辑
async functionuploadFile(file) {
// 1. 初始化上传
const { data: uploadId } = await axios.post('/upload/init', {
fileName: file.name,
fileMd5: await calculateFileMD5(file) // 文件MD5计算
});
// 2. 分块上传
const chunks = processFile(file);
const total = chunks.length;
let uploaded = 0;
awaitPromise.all(chunks.map((chunk, index) => {
const formData = new FormData();
formData.append('chunk', chunk, `chunk_${index}`);
formData.append('index', index);
formData.append('uploadId', uploadId);
formData.append('fileMd5', fileMd5);
return axios.post('/upload/chunk', formData, {
headers: {'Content-Type': 'multipart/form-data'},
onUploadProgress: progress => {
// 更新进度条
const percent = ((uploaded * 100) / total).toFixed(1);
updateProgress(percent);
}
}).then(() => uploaded++);
}));
// 3. 触发合并
const result = await axios.post('/upload/merge', {
fileName: file.name,
uploadId,
fileMd5
});
alert(`上传成功: ${result.data}`);
}
五、企业级优化方案
1. 断点续传实现
服务端增加检查接口：
@GetMapping("/check/{fileMd5}/{uploadId}")
public ResponseEntity<List<Integer>> getUploadedChunks(
@PathVariable String fileMd5,
@PathVariable String uploadId) {
Path chunkDir = Paths.get(CHUNK_DIR, fileMd5 + "_" + uploadId);
if (!Files.exists(chunkDir)) {
return ResponseEntity.ok(Collections.emptyList());
}
try {
List<Integer> uploaded = Files.list(chunkDir)
.map(p -> p.getFileName().toString())
.filter(name -> name.startsWith("chunk_"))
.map(name -> name.replace("chunk_", "").replace(".tmp", ""))
.map(Integer::parseInt)
.collect(Collectors.toList());
return ResponseEntity.ok(uploaded);
} catch (IOException e) {
return ResponseEntity.status(500).body(Collections.emptyList());
}
}
前端上传前检查：
const uploadedChunks = await axios.get(
`/upload/check/${fileMd5}/${uploadId}`
);
chunks.map((chunk, index) => {
if (uploadedChunks.includes(index)) {
uploaded++; // 已上传则跳过
returnPromise.resolve();
}
// 执行上传...
});
2. 分块安全验证
使用HmacSHA256确保分块完整性：
@PostMapping("/chunk")
public ResponseEntity<?> uploadChunk(
@RequestParam MultipartFile chunk,
@RequestParam String sign // 前端生成的签名
) {
// 使用密钥验证签名
String secretKey = "your-secret-key";
String serverSign = HmacUtils.hmacSha256Hex(secretKey,
chunk.getBytes());
if (!serverSign.equals(sign)) {
return ResponseEntity.status(403).body("签名验证失败");
}
// 处理分块...
}
3. 云存储集成（MinIO示例）
@Configuration publicclassMinioConfig{ @Bean public MinioClient minioClient(){ return MinioClient.builder() .endpoint("http://minio:9000") .credentials("minio-access", "minio-secret") .build(); } } @Service publicclassMinioUploadService{ @Autowired private MinioClient minioClient; publicvoiduploadChunk(String bucket, String object, InputStream chunkStream, long length)throws Exception { minioClient.putObject( PutObjectArgs.builder() .bucket(bucket) .object(object) .stream(chunkStream, length, -1) .build() ); } }
六、性能测试对比
我们使用10GB文件进行测试，结果如下：
七、最佳实践建议
分块大小选择
- 内网环境：10MB-20MB
- 移动网络：1MB-5MB
- 广域网：500KB-1MB
定时清理策略
@Scheduled(fixedRate = 24 * 60 * 60 * 1000) // 每日清理 publicvoidcleanTempFiles(){ File tempDir = new File(CHUNK_DIR); // 删除超过24小时的临时目录 FileUtils.deleteDirectory(tempDir); }
限流保护
spring: servlet: multipart: max-file-size:100MB# 单块最大限制 max-request-size:100MB
结语
Spring Boot实现文件分块上传解决了大文件传输的核心痛点，结合断点续传、分块验证和安全控制，可构建出健壮的企业级文件传输方案。本文提供的代码可直接集成到生产环境，根据实际需求调整分块大小和并发策略。
浙公网安备 33010602011771号