深入解析Nodejs中的大文件读写_node.js_

前言

最近在做一些node端的文件读写和分片上传工作，在这个过程中，发现node读取的文件如果超过2G，超过了读取Blob最大值，会出现读取异常，此外在node中读写文件也受服务器RAM的限制等，需要分片读取，本人记录一下遇到的问题以及解决问题的经过。

• node中的文件读写
• node文件读写RAM和Blob大小的限制
• 其他

官网

一、node中的文件读写

1.1 常规文件读写

常规的，如果我们要读取一个比较小的文件，可以直接通过：

const fs = require('fs') let data = fs.readFileSync("./test.png") console.log(data,123) //输出data = 

 一般而言，同步的方法不是很推荐，因为js/nodejs是单线程的，同步的方法会阻塞主线程。最新版的node直接提供了fs.promise，可以结合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 = 

这里通过异步的方法调用不会阻塞主线程，多个文件读取的IO也可以并行进行等。

1.2 Stream文件读写

常规的文件读写，我们会把文件一次性的读取到内存中，这种方法时间效率和内存效率都很低，时间效率低是指必须要一次性读取完毕后才能执行后续才做，内存效率低是指必须把这个文件都一次性读取放入内存中，很占用内存。

因此这种情况下，我们一般使用Stream来进行文件的读取：

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 = 

通过Steam来进行文件读写，可以提高内存效率和时间效率。

• 内存效率：在处理数据之前，不需要在内存中加载大量（或整个）数据
• 时间效率：一旦有了数据，就可以开始处理，这大大减少开始处理数据的时间，而不必等到整个数据加载完毕再进行处理。

Stream的文件还支持第二种写法：

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文件读写RAM和Blob大小的限制

2.1 基础问题

在读取大文件时，会有读取文件大小的限制，比如我们现在在读取一个2.5G的视频文件：

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

执行上述的代码会报错：

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

 我们可能会想到，通过设置option，NODE_OPTIONS='--max-old-space-size=5000'，此时5000M>2.5G,但是报错还是没有消失，也就是说通过Options无法改变node读取文件的大小限制。

上述是常规的方式读取大文件，如果通过Steam的方式读取还会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()

如上方式读取一个2.5G的文件不会有异常，不过要注意的是这边有一个报错：

data += chunk;
                ^
RangeError: Invalid string length

此时是因为data的长度超过了最大限制，比如2048M等。因此在用Steam处理的时候，在对读取结果的保存时，要注意文件的大小，千万不能超过默认的Buffer的最大值。上述这种情况，我们不用data += chunk将数据全部保存在一个大的data中，我们可以边读取边处理。

2.2 分片读取

createReadStream在读取文件的过程中，其实也可以分段读取，这种分段读取的方法也可以做为大文件读取的备选项。特别是在并发读取的时候有一定的优点，可以提升文件读取和处理的速度。

createReadStream接受第二个参数{start,end}。我们可以通过fs.promises.stat来获取文件的大小，然后确定分片，最后分片一次读取，比如：

• 获取文件大小

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

• 按照指定的SIZE分片(比如128M一个分片)

 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.实现读取函数

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是前闭后闭的，比如fs.createReadSteam(filepath,{start:0,end:1023})读取的是[0,1023]一共1024个bit。

三、其他

3.1 扩展浏览器端的大文件读写、

前面将了大文件在nodejs中的读取，那么在浏览器端会读取大文件会有什么问题吗？

 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，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。

3.2 请求静态资源大文件

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。

到此这篇关于深入解析Nodejs中的大文件读写的文章就介绍到这了,更多相关Nodejs大文件读写内容请搜索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！

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