筆者最近在做一些node端的檔案讀寫和分片上傳工作，在這個過程中，發現node讀取的檔案如果超過2G，超過了讀取Blob最大值，會出現讀取異常，此外在node中讀寫檔案也受伺服器RAM的限制等，需要分片讀取，本人記錄一下遇到的問題以及解決問題的經過。 【相關教學推薦：nodejs影片教學】
- node中的檔案讀寫
- node檔案讀寫RAM和Blob大小的限制
- 其他
常規的，如果我們要讀取一個比較小的文件，可以直接通過：
const fs = require('fs')
let data = fs.readFileSync("./test.png")
console.log(data,123)
//输出data = <Buffer 89 50 4e ...>一般而言，同步的方法不是很推薦，因為js/nodejs是單線程的，同步的方法會阻塞主執行緒。最新版的node直接提供了fs.promise，可以結合async/await直接使用：
const fs = require('fs')
const readFileSync = async () => {
let data = await fs.promises.readFile("./test.png")
console.log(data,123)
}
readFileSync()
//输出data = <Buffer 89 50 4e ...>這裡透過非同步的方法呼叫不會阻塞主線程，多個檔案讀取的IO也可以並行進行等。
常規的檔案讀寫，我們會把檔案一次的讀取到記憶體中，這個方法時間效率與記憶體效率都很低，時間效率低是指必須要一次讀取完畢後才能執行後續才做，內存效率低是指必須把這個文件都一次性讀取放入內存中，很佔用內存。因此這種情況下，我們一般會使用Stream來進行檔案的讀取：
const fs = require('fs')
const readFileTest = () => {
var data = ''
var rs = fs.createReadStream('./test.png');
rs.on('data', function(chunk) {
data += chunk;
console.log(chunk)
});
rs.on('end',function(){
console.log(data);
});
rs.on('error', function(err){
console.log(err.stack);
});
}
readFileTest()
// data = <Buffer 89 50 64 ...>透過Steam來進行檔案讀寫，可以提高記憶體效率和時間效率。
Stream的檔案也支援第二種寫法：
const fs = require('fs')
const readFileTest = () => {
var data = ''
var chunk;
var rs = fs.createReadStream('./test.png');
rs.on('readable', function() {
while ((chunk=rs.read()) != null) {
data += chunk;
}});
rs.on('end', function() {
console.log(data)
});
};
readFileTest()const fs = require('fs')
const readFileTest = async () => {
let data = await fs.promises.readFile("./video.mp4")
console.log(data)
}
readFileTest()const fs = require('fs')
const readFileTest = () => {
var data = ''
var rs = fs.createReadStream('./video.mp4');
rs.on('data', function(chunk) {
data += chunk;
});
rs.on('end',function(){
console.log(data);
});
rs.on('error', function(err){
console.log(err.stack);
});
}
readFileTest()data += chunk; ^ RangeError: Invalid string length
2.2 分片讀取
const info = await fs.promises.stat(filepath) const size = info.size
const SIZE = 128 * 1024 * 1024
let sizeLen = Math.floor(size/SIZE)
let total = sizeLen +1 ;
for(let i=0;i<=sizeLen;i++){
if(sizeLen ===i){
console.log(i*SIZE,size,total,123)
readStremfunc(i*SIZE,size,total)
}else{
console.log(i*SIZE,(i+1)*SIZE,total,456)
readStremfunc(i*SIZE,(i+1)*SIZE-1,total)
}
}
//分片后【0,128M】,【128M, 256M】...const readStremfunc = () => {
const readStream = fs.createReadStream(filepath,{start:start,end:end})
readStream.setEncoding('binary')
let data = ''
readStream.on('data', chunk => {
data = data + chunk
})
readStream.end('data', () => {
...
})
}浏览器在本地读取大文件时，之前有类似FileSaver、StreamSaver等方案，不过在浏览器本身添加了File的规范，使得浏览器本身就默认和优化了Stream的读取。我们不需要做额外的工作，相关的工作：github.com/whatwg/fs。不过不同的版本会有兼容性的问题，我们还是可以通过FileSaver等进行兼容。
如果是在浏览器中获取静态资源大文件，一般情况下只需要通过range分配请求即可，一般的CDN加速域名，不管是阿里云还是腾讯云，对于分片请求都支持的很好，我们可以将资源通过cdn加速，然后在浏览器端直接请求cdn加速有的资源。
分片获取cdn静态资源大文件的步骤为，首先通过head请求获取文件大小：
const getHeaderInfo = async (url: string) => {
const res: any = await axios.head(url + `?${Math.random()}`);
return res?.headers;
};
const header = getHeaderInfo(source_url)
const size = header['content-length']我们可以从header中的content-length属性中，获取文件的大小。然后进行分片和分段，最后发起range请求：
const getRangeInfo = async (url: string, start: number, end: number) => {
const data = await axios({
method: 'get',
url,
headers: {
range: `bytes=${start}-${end}`,
},
responseType: 'blob',
});
return data?.data;
};在headers中指定 range: bytes=${start}-${end},就可以发起分片请求去获取分段资源，这里的start和end也是前闭后闭的。
更多node相关知识，请访问：nodejs 教程！
以上是淺析Nodejs怎麼進行大檔案讀寫的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
