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          淺析Nodejs怎么進(jìn)行大文件讀寫

          淺析Nodejs怎么進(jìn)行大文件讀寫

          node.js極速入門課程:進(jìn)入學(xué)習(xí)

          筆者最近在做一些node端的文件讀寫和分片上傳工作,在這個過程中,發(fā)現(xiàn)node讀取的文件如果超過2G,超過了讀取Blob最大值,會出現(xiàn)讀取異常,此外在node中讀寫文件也受服務(wù)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(jīng)過?!鞠嚓P(guān)教程推薦:nodejs視頻教程】

          • node中的文件讀寫
          • node文件讀寫RAM和Blob大小的限制
          • 其他

          一、node中的文件讀寫

          1.1 常規(guī)文件讀寫

          常規(guī)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) //輸出data = 
          登錄后復(fù)制

          一般而言,同步的方法不是很推薦,因?yàn)閖s/nodejs是單線程的,同步的方法會阻塞主線程。最新版的node直接提供了fs.promise,可以結(jié)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() //輸出data = 
          登錄后復(fù)制

          這里通過異步的方法調(diào)用不會阻塞主線程,多個文件讀取的IO也可以并行進(jìn)行等。

          1.2 Stream文件讀寫

          常規(guī)的文件讀寫,我們會把文件一次性的讀取到內(nèi)存中,這種方法時間效率和內(nèi)存效率都很低,時間效率低是指必須要一次性讀取完畢后才能執(zhí)行后續(xù)才做,內(nèi)存效率低是指必須把這個文件都一次性讀取放入內(nèi)存中,很占用內(nèi)存。因此這種情況下,我們一般使用Stream來進(jìn)行文件的讀?。?/p>

          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 = 
          登錄后復(fù)制

          通過Steam來進(jìn)行文件讀寫,可以提高內(nèi)存效率和時間效率。

          • 內(nèi)存效率:在處理數(shù)據(jù)之前,不需要在內(nèi)存中加載大量(或整個)數(shù)據(jù)
          • 時間效率:一旦有了數(shù)據(jù),就可以開始處理,這大大減少開始處理數(shù)據(jù)的時間,而不必等到整個數(shù)據(jù)加載完畢再進(jìn)行處理。

          Stream的文件還支持第二種寫法:

          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()
          登錄后復(fù)制

          二、node文件讀寫RAM和Blob大小的限制

          2.1 基礎(chǔ)問題

          在讀取大文件時,會有讀取文件大小的限制,比如我們現(xiàn)在在讀取一個2.5G的視頻文件:

          const fs = require('fs') const readFileTest = async () => {     let data = await fs.promises.readFile("./video.mp4")     console.log(data) } readFileTest()
          登錄后復(fù)制

          執(zhí)行上述的代碼會報(bào)錯:

          RangeError [ERR_FS_FILE_TOO_LARGE]: File size (2246121911) is greater than 2 GB

          我們可能會想到,通過設(shè)置option,NODE_OPTIONS='–max-old-space-size=5000',此時5000M>2.5G,但是報(bào)錯還是沒有消失,也就是說通過Options無法改變node讀取文件的大小限制。

          上述是常規(guī)的方式讀取大文件,如果通過Steam的方式讀取還會有文件大小的限制嘛? 比如:

          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()
          登錄后復(fù)制

          如上方式讀取一個2.5G的文件不會有異常,不過要注意的是這邊有一個報(bào)錯:

          data += chunk;                 ^  RangeError: Invalid string length
          登錄后復(fù)制

          此時是因?yàn)閐ata的長度超過了最大限制,比如2048M等。因此在用Steam處理的時候,在對讀取結(jié)果的保存時,要注意文件的大小,千萬不能超過默認(rèn)的Buffer的最大值。上述這種情況,我們不用data += chunk將數(shù)據(jù)全部保存在一個大的data中,我們可以邊讀取邊處理。

          2.2 分片讀取

          createReadStream在讀取文件的過程中,其實(shí)也可以分段讀取,這種分段讀取的方法也可以做為大文件讀取的備選項(xiàng)。特別是在并發(fā)讀取的時候有一定的優(yōu)點(diǎn),可以提升文件讀取和處理的速度。

          createReadStream接受第二個參數(shù){start,end}。我們可以通過fs.promises.stat來獲取文件的大小,然后確定分片,最后分片一次讀取,比如:

          1. 獲取文件大小

          const info = await fs.promises.stat(filepath)    const size = info.size
          登錄后復(fù)制

          1. 按照指定的SIZE分片(比如128M一個分片)

            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】...
          登錄后復(fù)制

          3.實(shí)現(xiàn)讀取函數(shù)

          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', () => {       ...     }) }
          登錄后復(fù)制

          值得注意的是fs.createReadStream(filepath,{start,end}),start和end是前閉后閉的,比如fs.createReadSteam(filepath,{start:0,end:1023})讀取的是[0,1023]一共1024個bit。

          三、其他

          3.1 擴(kuò)展瀏覽器端的大文件讀寫

          前面將了大文件在nodejs中的讀取,那么在瀏覽器端會讀取大文件會有什么問題嗎?

          瀏覽器在本地讀取大文件時,之前有類似FileSaver、StreamSaver等方案,不過在瀏覽器本身添加了File的規(guī)范,使得瀏覽器本身就默認(rèn)和優(yōu)化了Stream的讀取。我們不需要做額外的工作,相關(guān)的工作:github.com/whatwg/fs。不過不同的版本會有兼容性的問題,我們還是可以通過FileSaver等進(jìn)行兼容。

          3.2 請求靜態(tài)資源大文件

          如果是在瀏覽器中獲取靜態(tài)資源大文件,一般情況下只需要通過range分配請求即可,一般的CDN加速域名,不管是阿里云還是騰訊云,對于分片請求都支持的很好,我們可以將資源通過cdn加速,然后在瀏覽器端直接請求cdn加速有的資源。

          分片獲取cdn靜態(tài)資源大文件的步驟為,首先通過head請求獲取文件大小:

          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']
          登錄后復(fù)制

          我們可以從header中的content-length屬性中,獲取文件的大小。然后進(jìn)行分片和分段,最后發(fā)起range請求:

          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;   };
          登錄后復(fù)制

          在headers中指定 range: bytes=${start}-${end},就可以發(fā)起分片請求去獲取分段資源,這里的start和end也是前閉后閉的。

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