前言

最近在做一些node端的文件讀寫和分片上傳工作，在這個(gè)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(huì)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。

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

官網(wǎng)

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(gè)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 = <Buffer 89 50 4e ...>

 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(huì)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 = <Buffer 89 50 4e ...>

這里通過異步的方法調(diào)用不會(huì)阻塞主線程，多個(gè)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(huì)把文件一次性的讀取到內(nèi)存中，這種方法時(shí)間效率和內(nèi)存效率都很低，時(shí)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(gè)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 ...>

通過Steam來進(jìn)行文件讀寫，可以提高內(nèi)存效率和時(shí)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(gè)）數(shù)據(jù)
• 時(shí)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(shí)間，而不必等到整個(gè)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()

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(shí)，會(huì)有讀取文件大小的限制，比如我們現(xiàn)在在讀取一個(gè)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()

執(zhí)行上述的代碼會(huì)報(bào)錯(cuò)：

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

 我們可能會(huì)想到，通過設(shè)置option，NODE_OPTIONS='--max-old-space-size=5000'，此時(shí)5000M>2.5G,但是報(bào)錯(cuò)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(huì)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()

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

data += chunk;
                ^
RangeError: Invalid string length

此時(shí)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(shí)候，在對(duì)讀取結(jié)果的保存時(shí)，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(gè)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(shí)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(gè)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：

• 獲取文件大小

const info = await fs.promises.stat(filepath)
   const size = info.size

• 按照指定的SIZE分片(比如128M一個(gè)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】...

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', () => {
      ...
    })
}

    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(gè)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(huì)讀取大文件會(huì)有什么問題嗎？

 瀏覽器在本地讀取大文件時(shí)，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，不過不同的版本會(huì)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(qǐng)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(qǐng)求即可，一般的CDN加速域名，不管是阿里云還是騰訊云，對(duì)于分片請(qǐng)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(qǐng)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(qǐng)求獲取文件大?。?/strong>

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']

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;
  };