你说的 前端上传切片优化以及实现，主要涉及到大文件分片上传（chunk upload）、并发控制、断点续传、秒传、重试机制等。下面我给你梳理一下实现思路和优化点。

场景与痛点

• 大文件上传（>100MB）：直接上传会超时或失败。
• 网络不稳定：中断后需重传。
• 上传速度慢：需要并发分片上传。
• 服务端压力大：需要合理控制并发与分片大小。

基础实现流程

1. 文件切片
   使用 Blob.slice 方法将文件分割为固定大小的分片（比如 2MB/5MB）。
2. function createFileChunks(file: File, chunkSize = 2 * 1024 * 1024) { const chunks: Blob[] = []; let cur = 0; while (cur < file.size) { chunks.push(file.slice(cur, cur + chunkSize)); cur += chunkSize; } return chunks; }
3. 计算文件唯一标识（hash）
   通常用 MD5/SHA1 或者基于文件名 + 大小 + 上次修改时间。
   可以在浏览器端用 spark-md5：
4. import SparkMD5 from "spark-md5"; async function calculateHash(chunks: Blob[]) { const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer(); for (const chunk of chunks) { const buffer = await chunk.arrayBuffer(); spark.append(buffer); } return spark.end(); // 文件hash }
5. 上传分片
   每个分片通过 FormData 上传：
6. async function uploadChunk(chunk: Blob, index: number, fileHash: string) { const formData = new FormData(); formData.append("chunk", chunk); formData.append("index", String(index)); formData.append("fileHash", fileHash); return fetch("/upload", { method: "POST", body: formData, }); }
7. 合并文件
   前端所有分片上传完成后，调用后端 /merge 接口，通知服务端进行文件合并。

优化点

1. 并发控制
   使用 Promise.all 并发上传，但需要限制最大并发数：
2. async function limitUpload(chunks, limit = 5) { const pool: Promise<any>[] = []; let i = 0; async function run() { if (i >= chunks.length) return; const task = uploadChunk(chunks[i], i, "fileHash").then(run); pool.push(task); i++; } const workers = Array(limit).fill(null).map(run); await Promise.all(workers); }
3. 断点续传
4. 上传前向服务端查询已上传的分片列表。
5. 跳过已完成的分片，仅上传剩余分片。
6. 秒传
7. 上传前计算 hash。
8. 询问服务端该文件是否已存在，存在则直接返回成功。
9. 失败重试
10. 针对失败的分片，做 最多 N 次重试。
11. async function retry(fn, retries = 3) { while (retries--) { try { return await fn(); } catch (e) { if (!retries) throw e; } } }
12. 上传进度显示
13. 每个分片上传时用 XMLHttpRequest.onprogress 或 fetch + ReadableStream 计算进度。
14. 进度 = 已上传分片大小 / 总文件大小。

前端完整流程

1. 选择文件 → 切片 → 计算 hash。
2. 调用 /checkFile → 返回已上传分片。
3. 跳过已完成分片，继续上传剩余分片（带并发控制 & 重试机制）。
4. 上传完后请求 /merge。
5. 前端实时展示进度条。

技术选型

• 切片与上传：原生 Blob.slice + fetch/axios。
• hash计算：spark-md5（大文件可用 Web Worker 避免卡 UI）。
• 断点续传：前端记录进度 / 服务端存储分片状态。
• 进度显示：XMLHttpRequest.onprogress 或 axios.onUploadProgress。