本文主要是介绍SpringBoot+RustFS 实现文件切片极速上传的实例代码，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《SpringBoot+RustFS实现文件切片极速上传的实例代码》本文介绍利用SpringBoot和RustFS构建高性能文件切片上传系统,实现大文件秒传、断点续传和分片上传等功能,具有一定的参考...
本文将手把手教你如何通过 SpringBoot 和 RustFS 构建高性能文件切片上传系统，解决大文件传输的痛点，实现秒传、断点续传和分片上传等高级功能。
一、为什么选择 RustFS + SpringBoot？
在传统文件上传方案中，大文件传输面临诸多挑战：网络传输不稳定、服务器内存溢出、上传失败需重新传输等。而 RustFS 作为一款基于 Rust 语言开发的高性能分布式对象存储系统，具有以下突出优势：
- 高性能：充分利用 Rust 的内存安全和高并发特性，响应速度极快
- 分布式架构：可扩展且具备容错能力，适用于海量数据存储
- AWS S3 兼容性：支持标准 S3 API，可与现有生态无缝集成
- 可视化管理：内置功能丰富的 Web 控制台，管理更方便
- 开源友好：采用 Apache 2.0 协议，鼓励社区贡献
结合 SpringBoot 的快速开发特性，我们可以轻松构建企业级文件上传解决方案。
二、环境准备与部署
2.1 安装 RustFS
使用 docker 快速部署 RustFS：
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
rustfs:
image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/study-03/rustfs:latest
container_name: rustfs
ports:
- "9000:9000" # 管理控制台
- "9090:9090" # API服务端口
volumes:
- ./data:/data
environment:
- RUSTFS_ROOT_USER=admin
- RUSTFS_ROOT_PASSWORD=admin123
restart: unless-stopped运行 docker-compose up -d即可启动服务。访问 http://localhost:9000使用 admin/admin123 登录管理控制台。
2.2 SpringBoowww.chinasem.cnt 项目配置
在 pom.XML中添加必要依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.minio</groupId>
<artifactId>minio</artifactId>
<version>8.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>commons-io</groupId>
<artifactId>commons-io</artifactId>
<version>2.11.0</version>
</dependency>
</dependencies>配置 application.yml：
rustfs: endpoint: http://localhost:9090 Access-key: admin secret-key: admin123 bucket-name: mybucket
三、核心代码实现
3.1 配置 RustFS 客户端
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "rustfs")
public class RustFSConfig {
private String endpoint;
private String accessKey;
private String secretKey;
private String bucketName;
@Bean
public MinioClient rustFSClient() {
return MinioClient.builder()
.endpoint(endpoint)
.credentials(accessKey, secretKey)
.build();
}
}3.2 文件切片上传服务
@Service
@Slf4j
public class FileUploadService {
@Autowired
private MinioClient rustFSClient;
@Value("${rustfs.bucket-name}")
private String bucketName;
/**
* 初始化分片上传
*/
public String initUpload(String fileName, String fileMd5) {
String uploadId = UUID.randomUUID().toString();
// 检查文件是否已存在（秒传实现）
if (checkFileExists(fileMd5)) {
throw new RuntimeException("文件已存在，可直接秒传");
}
// 存储上传记录到Redis或数据库
redisTemplate.opsForValue().set("upload:" + fileMd5, uploadId);
return uploadId;
}
/**
* 上传文件分片
*/
public void uploadChunk(MultipartFile chunk, String fileMd5,
int chunkIndex, int totalChunks) {
try {
// 生成分片唯一名称
String chunkName = fileMd5 + "_chunk_" + chunkIndex;
// 上传分片到RustFS
rustFSClient.putObject(
PutObjectArgs.builder()
.bucket(bucketName)
.object(chunkName)
.stream(chunk.getInputStream(), chunk.getSize(), -1)
.build()
);
// 记录已上传分片
redisTemplate.opsForSet().add("chunks:" + fileMd5, chunkIndex);
} catch (Exception e) {
log.error("分片上传失败", e);
throw new RuntimeException("分片上传失败");
}
}
/**
* 合并文件分片
*/
public void mergeChunks(String fileMd5, String fileName, int totalChunks) {
try {
// 创建临时文件
Path tempFile = Files.createTempFile("merge_", ".tmp");
try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(tempFile.toFile())) {
// 按顺序下载并合并所有分片
for (int i = 0; i < totalChunks; i++) {
String chunkName = fileMd5 + "_chunk_" + i;
try (InputStream is = rustFSClient.getObject(
GetObjectArgs.builder()
.bucket(bucketName)
.object(chunkName)
.build()
)) {
IOUtils.copy(is, fos);
}
// 删除已合并的分片
rustFSClient.removeObject(
RemoveObjectArgs.builder()
.bucket(bucketName)
.object(chunkName)
.build()
);
}
}
// 上传最终文件
rustFSClient.uploadObject(
UploadObjectArgs.builder()
.bucket(bucketName)
.object(fileName)
.filename(tempFile.toString())
.build()
);
// 清理临时文件
Files.deleteIfExists(tempFile);
// 更新文件记录
saveFileRecord(fileMd5, fileName);
} catch (Exception e) {
log.error("分片合并失败", e);
throw new RuntimeException("分片合并失败");
}
}
/**
* 检查文件是否存在（秒传功能）
*/
private boolean checkFileExists(String fileMd5) {
// 查询数据库或Redis检查文件是否已存在
return redisTemplate.hasKey("file:" + fileMd5);
}
}3.3 控制器实现
@RestController @RequestMappi编程ng("/api/upload") @Slf4j public class FileUploadController { @Autowired private FileUploadService fileUploadService; /** * 初始化上传 */ @PostMapping("/init") public ResponseEntity<?> initUpload(@RequestParam String fileName, @RequestParam String fileMd5) { try { String uploadId = fileUploadService.initUpload(fileName, fileMd5); return ResponseEntity.ok(Map.of("uploadId", uploadId)); } catch (RuntimeException e) { return ResponseEntity.ok(Map.of("exists", true)); // 文www.chinasem.cn件已存在 } } /** * 上传分片 */ @PostMapping("/chunk") public ResponseEntity<String> uploadChunk(@RequestParam MultipartFile chunk, @RequestParam String fileMd5, @RequestParam int chunkIndex, @RequestParam int totalChunks) { fileUploadService.uploadChunk(chunk, fileMd5, chunkIndex, totalChunks); return ResponseEntity.ok("分片上传成功"); } /** * 合并分片 */ @PostMapping("/merge") public ResponseEntity<String> mergeChunks(@RequestParam String fileMd5, @RequestParam String fileName, @RequestParam int totalChunks) { fileUploadService.mergeChunks(fileMd5, fileName, totalChunks); return ResponseEntity.ok("文件合并成功China编程"); } /** * 获取已上传分片列表（断点续传） */ @GetMapping("/chunks/{fileMd5}") public ResponseEntity<List<Integer>> getUploadedChunks(@PathVariable String fileMd5) { Set<Object> uploaded = redisTemplate.opsForSet().members("chunks:" + fileMd5); List<Integer> chunks = uploaded.stream() .map(obj -> Integer.parseInt(obj.toString())) .collect(Collectors.toList()); return ResponseEntity.ok(chunks); } }
四、前端实现关键代码
4.1 文件切片处理
class FileUploader {
constructor() {
this.chunkSize = 5 * 1024 * 1024; // 5MB分片大小
this.concurrentLimit = 3; // 并发上传数
}
// 计算文件MD5（秒传功能）
async calculateFileMD5(file) {
return new Promise((resolve) => {
const reader = new FileReader();
const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
reader.onload = e => {
spark.append(e.target.result);
resolve(spark.end());
};
reader.readAsArrayBuffer(file);
});
}
// 切片上传
async uploadFile(file) {
// 计算文件MD5
const fileMd5 = await this.calculateFileMD5(file);
// 初始化上传
const initResponse = await fetch('/api/upload/init', {
method: 'POST',
body: jsON.stringify({
fileName: file.name,
fileMd5: fileMd5
}),
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
}
});
const initResult = await initResponse.json();
// 如果文件已存在，直接返回
if (initResult.exists) {
alert('文件已存在，秒传成功！');
return;
}
// 获取已上传分片（断点续传）
const uploadedChunks = await this.getUploadedChunks(fileMd5);
// 计算分片信息
const totalChunks = Math.ceil(file.size / this.chunkSize);
const uploadPromises = [];
for (let i = 0; i < totalChunks; i++) {
// 跳过已上传的分片
if (uploadedChunks.includes(i)) {
continue;
}
const start = i * this.chunkSize;
const end = Math.min(file.size, start + this.chunkSize);
const chunk = file.slice(start, end);
// 控制并发数
if (uploadPromises.length >= this.concurrentLimit) {
await Promise.race(uploadPromises);
}
const uploadPromise = this.uploadChunk(chunk, fileMd5, i, totalChunks)
.finally(() => {
const index = uploadPromises.indexOf(uploadPromise);
if (index > -1) {
uploadPromises.splice(index, 1);
}
});
uploadPromises.push(uploadPromise);
yAfVZ }
// 等待所有分片上传完成
await Promise.all(uploadPromises);
// 合并分片
await this.mergeChunks(fileMd5, file.name, totalChunks);
}
// 上传单个分片
async uploadChunk(chunk, fileMd5, chunkIndex, totalChunks) {
const formData = new FormData();
formData.append('chunk', chunk);
formData.append('fileMd5', fileMd5);
formData.append('chunkIndex', chunkIndex);
formData.append('totalChunks', totalChunks);
const response = await fetch('/api/upload/chunk', {
method: 'POST',
body: formData
});
if (!response.ok) {
throw new Error(`分片上传失败: ${response.statusText}`);
}
}
}五、高级功能与优化
5.1 断点续传实现
通过记录已上传的分片信息，实现上传中断后从中断处继续上传：
@Service
public class UploadProgressService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
/**
* 获取已上传分片列表
*/
public List<Integer> getUploadedChunks(String fileMd5) {
Set<Object> uploaded = redisTemplate.opsForSet().members("chunks:" + fileMd5);
return uploaded.stream()
.map(obj -> Integer.parseInt(obj.toString()))
.collect(Collectors.toList());
}
/**
* 清理上传记录
*/
public void clearUploadRecord(String fileMd5) {
redisTemplate.delete("chunks:" + fileMd5);
redisTemplate.delete("upload:" + fileMd5);
}
}5.2 分片验证与安全
确保分片传输的完整性和安全性：
/**
* 分片验证服务
*/
@Service
public class ChunkValidationService {
/**
* 验证分片哈希
*/
public boolean validateChunkHash(MultipartFile chunk, String expectedHash) {
try {
String actualHash = HMACUtils.hmacSha256Hex("secret-key",
chunk.getBytes());
return actualHash.equals(expectedHash);
} catch (IOException e) {
return false;
}
}
/**
* 验证分片顺序
*/
public boolean validateChunkOrder(String fileMd5, int chunkIndex) {
// 获取已上传分片
Set<Object> uploaded = redisTemplate.opsForSet().members("chunks:" + fileMd5);
List<Integer> chunks = uploaded.stream()
.map(obj -> Integer.parseInt(obj.toString()))
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
// 检查分片是否按顺序上传
return chunks.isEmpty() || chunkIndex == chunks.size();
}
}六、部署与性能优化
6.1 系统级优化建议
分片大小选择
- 内网环境：10MB-20MB
- 移动网络：1MB-5MB
- 广域网：500KB-1MB
并发控制
# 应用配置 spring: servlet: multipart: max-file-size: 10MB max-request-size: 100MB
定时清理策略
@Scheduled(fixedRate = 24 * 60 * 60 * 1000) // 每日清理
public void cleanTempFiles() {
// 删除超过24小时的临时分片
redisTemplate.keys("chunks:*").forEach(key -> {
if (redisTemplate.getExpire(key) < 0) {
redisTemplate.delete(key);
}
});
}6.2 监控与告警
集成 Prometheus 监控上传性能：
# 监控指标配置
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health,metrics,prometheus
metrics:
tags:
application: ${spring.application.name}七、总结
通过 SpringBoot 和 RustFS 的组合，我们实现了一个高性能的文件切片上传系统，具备以下优势：
- 高性能：利用 RustFS 的高并发特性和分片并行上传，大幅提升传输速度
- 可靠性：断点续传机制确保上传中断后从中断处继续，避免重复劳动
- 智能优化：秒传功能避免重复文件上传，节省带宽和存储空间
- 易于扩展：分布式架构支持水平扩展，适应不同规模的应用场景
这种方案特别适用于：
- 视频平台的大文件上传
- 企业级文档管理系统
- 云存储和备份服务
- AI 训练数据集上传
到此这篇关于SpringBoot+RustFS 实现文件切片极速上传的实例代码的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot RustFS 文件切片上传内容请搜索China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程China编程(www.chinasem.cn)！
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