iOS大文件并行上传、并发数控制、断点续传的实现（附代码）

实现原理

当涉及到大文件并行上传和断点续传时，具体实现原理如下：

1. 大文件并行上传的实现原理： a. 文件切割：将要上传的大文件切割成较小的块，通常是固定大小的块。这些块可以是文件的连续字节范围、固定大小的数据块或者按照其他规则划分的片段。 b. 并行上传：为每个块创建一个单独的上传任务，并使用多个线程或进程同时上传这些块。每个上传任务负责上传对应的块数据，并将其发送到服务器。 c. 上传合并：服务器接收到这些块后，根据预定义的规则将它们合并成原始文件。这可能涉及到将块按顺序组合、按块的位置信息进行排序或者使用其他算法来重建原始文件。

2. 断点续传的实现原理： a. 上传记录：在进行文件上传时，记录已上传的字节数或块数。这可以在客户端或服务器端进行记录，通常存储在持久化存储介质（如数据库或文件）中。 b. 中断处理：如果上传过程中出现中断或失败，根据上传记录确定断点的位置。这可以通过查询记录来确定已上传的字节数或块数，并计算出下一个需要上传的字节位置或块索引。 c. 续传操作：根据确定的断点位置，从中断的位置继续上传剩余的字节或块。这可以通过重新发起上传请求，并将上传位置设置为断点位置来实现。服务器端会接收到续传的数据，并将其追加到原始文件的相应位置。

总体而言，大文件并行上传通过切割文件并使用多个线程或进程同时上传小块实现并行上传。断点续传通过记录上传进度和断点位置，在中断或失败后从中断的位置继续上传剩余的数据。这些实现原理可以提高大文件传输的效率和可靠性，减少传输时间和资源消耗。

有什么具体应用

在以下场景下特别有用：

1. 文件传输服务：对于需要提供文件传输服务的应用或平台，如云存储服务、文件分享平台等，大文件并行上传和断点续传是非常有用的。它们可以加快文件上传速度，提高用户体验，并且在网络不稳定或传输中断时能够保证传输的可靠性。

2. 大数据处理：在大数据处理场景下，经常需要传输大量的数据文件。使用大文件并行上传可以提高数据传输的效率，快速将数据分发到各个节点进行处理。并发数控制可以控制数据传输的并发度，避免过多的并发传输导致系统资源过载。

3. 视频流媒体服务：在视频直播、视频点播等场景下，需要将大文件（如视频文件）上传到服务器或分发到多个终端用户。使用大文件并行上传可以加快视频上传速度，提高直播的实时性。并发数控制可以控制同时处理的视频流数量，避免服务器过载。

4. 远程备份和同步：在远程备份和同步数据的场景下，大文件并行上传和断点续传都是非常有用的。它们可以加快备份和同步的速度，减少传输时间，同时在传输中断或失败时能够从中断的位置继续传输，避免重新传输整个文件。

总之，在要求高效率和可靠性的场景下特别有用，如文件传输服务、大数据处理、视频流媒体服务以及远程备份和同步等。可以优化文件传输过程，提高系统性能和用户体验。

上传记录是存储在客户端还是服务器端

上传记录可以在客户端和服务器端的任一方存储，具体取决于系统设计和实现方式。通常情况下，上传记录同时存储在客户端和服务器端，以确保可靠性和一致性。

客户端存储上传记录有以下优点：

• 客户端存储可以减轻服务器的负担，特别是在有大量并发上传的情况下。
• 客户端存储可以更快地检索和更新上传记录，而无需进行网络通信。
• 客户端存储可以保护用户数据隐私，因为上传记录不需要传输到服务器端。

然而，客户端存储也存在一些潜在的问题：

• 客户端存储可能受限于设备或应用程序的限制，例如设备存储空间的限制。
• 客户端存储可能会受到客户端设备故障或数据丢失的风险。

为了增加可靠性和数据一致性，上传记录通常也会在服务器端进行存储。服务器端存储的优点包括：

• 服务器端存储可以防止客户端数据丢失或损坏的风险。
• 服务器端存储可以支持多个客户端之间的协同上传和断点续传。
• 服务器端存储可以提供集中管理和监控上传记录的能力。

综上所述，上传记录的存储位置可以是客户端、服务器端或二者兼有。具体的实现方式取决于系统需求、性能要求和安全性考虑。

如何实现

要实现大文件的并行上传，可以采用以下步骤：

1. 分割文件：将大文件分割成较小的文件块或数据块，以便并行上传。可以定义一个固定大小的块，例如 1MB 或其他适当的大小。

2. 创建并行上传任务队列：使用 GCD（Grand Central Dispatch）或其他类似的机制创建一个任务队列，以便同时上传多个文件块。

3. 并行上传：对于每个文件块，创建一个上传任务并将其放入任务队列中执行。每个任务负责上传一个文件块。

4. 管理上传进度：跟踪已成功上传的文件块数量和每个文件块的上传进度。累积所有文件块的上传进度，以确定整体上传进度。可以使用代理、闭包回调或通知机制来实时更新上传进度。

import UIKit

class FileUploader {

    

    enum FileUploadError: Error {

        case networkError

        case serverError

        case invalidResponse

        // 其他错误类型...

    }

    

    let chunkSize = 1024 * 1024 // 1MB

    var uploadProgress: Int = 0

    let concurrentUploads = 4 // 同时进行的并行上传任务数量

    var savedOffset: Int?

    private let uploadStateKey = "uploadState"

  


    func uploadLargeFile(fileURL: URL) {

        let fileSize = getFileSize(fileURL: fileURL)

        

        // 分割文件块

        let fileHandle = try? FileHandle(forReadingFrom: fileURL)

        var currentOffset = restoreUploadState() ?? 0

        var currentChunkSize = min(chunkSize, fileSize - currentOffset)

        

        // 创建上传任务队列

        let taskQueue = DispatchQueue(label: "com.example.uploadTasks", attributes: .concurrent)

        let group = DispatchGroup()

        let semaphore = DispatchSemaphore(value: concurrentUploads) // 并发数控制

        

        // 并行上传文件块

        while currentChunkSize > 0 {

            let chunkData = fileHandle?.readData(ofLength: currentChunkSize)

            

            if let data = chunkData {

                semaphore.wait() // 获取信号量，限制并发数

                group.enter()

                

                taskQueue.async {

                    

                    self.uploadChunk(data: data) { result in

                        switch result {

                        case .success:

                            self.updateProgress(chunkSize: currentChunkSize)

                        case .failure(let error):

                            // 根据错误类型执行相应的恢复操作

                            self.handleUploadError(error)

                        }

                        group.leave()

                        semaphore.signal() // 释放信号量，允许下一个任务执行

                    }

                    

                }

            }

            

            currentOffset += currentChunkSize

            currentChunkSize = min(chunkSize, fileSize - currentOffset)

        }

        

        // 等待所有上传任务完成

        group.wait()

        

        // 上传完成处理

        if uploadProgress == fileSize {

            handleUploadCompletion()

            clearUploadState()

        } else {

            handleUploadFailure()

        }

    }

    

    // 获取文件大小

    func getFileSize(fileURL: URL) -> Int {

        let fileAttributes = try? FileManager.default.attributesOfItem(atPath: fileURL.path)

        if let fileSize = fileAttributes?[FileAttributeKey.size] as? Int {

            return fileSize

        }

        return 0

    }

  


    

    // 保存已上传的文件块信息

    func saveUploadState(offset: Int) {

//        savedOffset = offset

        // 将 savedOffset 持久化保存，例如写入文件或存储在数据库中

        UserDefaults.standard.set(offset, forKey: uploadStateKey)

        UserDefaults.standard.synchronize()

    }

  


    // 恢复上传状态

    func restoreUploadState() -> Int? {

        // 从持久化存储中获取已上传的偏移量或块编号

        // 例如从文件或数据库读取

        return UserDefaults.standard.value(forKey: uploadStateKey) as? Int

//        return savedOffset

    }

  


    // 删除保存的上传状态

    func clearUploadState() {

//        savedOffset = nil

        // 删除持久化存储的上传状态信息

        UserDefaults.standard.removeObject(forKey: uploadStateKey)

    }

  


    // 更新上传进度

    func updateProgress(chunkSize: Int) {

        // 更新上传进度

        uploadProgress += chunkSize

    }

  


    // 处理上传完成

    func handleUploadCompletion() {

        // 处理上传完成的逻辑

    }

    

    // 处理上传失败

    func handleUploadFailure() {

        // 处理上传失败的逻辑

    }

    

    // 上传文件块

  


    func uploadChunk(data: Data, completion: @escaping (Result<Void, FileUploadError>) -> Void) {

        // 使用网络库发送数据块到服务器

        // 这里使用 URLSession 示例，你可以根据实际情况选择其他网络库或自行实现网络请求逻辑

        var request = URLRequest(url: URL(string: "http://example.com/upload")!)

        let session = URLSession.shared

        request.httpMethod = "POST"

        request.httpBody = data

        

        let task = session.dataTask(with: request) { (data, response, error) in

            // 处理上传响应和错误

            if let error = error {

                completion(.failure(.networkError))

                return

            }

            

            // 检查 HTTP 响应码

            if let httpResponse = response as? HTTPURLResponse {

                if httpResponse.statusCode != 200 {

                    completion(.failure(.serverError))

                    return

                }

            } else {

                completion(.failure(.invalidResponse))

                return

            }

            

            // 标记上传成功

            completion(.success(()))

        }

        

        task.resume()

    }

    

    

    func handleUploadError(_ error: FileUploadError) {

        switch error {

        case .networkError:

            // 处理网络错误，例如重新尝试上传

            // ...

            break

        case .serverError:

            // 处理服务器错误，例如重新尝试上传或通知用户

            // ...

            break

        case .invalidResponse:

            // 处理无效的响应错误，例如记录日志或通知用户

            // ...

            break

        }

    }

    

}

这个FileUploader类实现了一个上传大文件的功能，并且支持断点续传。下面是对代码的一些说明：

1. FileUploader类中定义了一个枚举FileUploadError，用于表示文件上传过程中可能发生的错误类型。

2. chunkSize属性定义了每个文件块的大小，这里设置为1MB。

3. uploadProgress属性用于跟踪上传进度。

4. concurrentUploads属性定义了同时进行的并行上传任务的数量。

5. savedOffset属性用于保存已上传的偏移量，但在给定的代码中被注释掉了。你可以选择将其保存在内存中，或者通过持久化存储（如UserDefaults、文件、数据库等）来保存。

6. uploadLargeFile方法是上传大文件的入口方法。它首先获取文件的大小，然后将文件分割为多个文件块进行并行上传。在上传过程中，它使用DispatchGroup来等待所有上传任务完成，并根据上传进度和文件大小来确定上传是否成功。

7. getFileSize方法用于获取文件的大小。

8. saveUploadState方法用于保存已上传的文件块信息，这里使用UserDefaults进行持久化存储。你也可以选择其他方式来保存上传状态。

9. restoreUploadState方法用于恢复上传状态，从持久化存储中获取已上传的偏移量或块编号。

10. clearUploadState方法用于删除保存的上传状态。

11. updateProgress方法用于更新上传进度。

12. handleUploadCompletion方法用于处理上传完成的逻辑。

13. handleUploadFailure方法用于处理上传失败的逻辑。

14. uploadChunk方法用于上传文件块。它使用URLSession发送数据块到服务器，并在完成时调用传入的completion闭包。

15. handleUploadError方法根据不同的错误类型执行相应的处理逻辑。

你可以根据你的实际需求对这个FileUploader类进行适当的修改和扩展。