前言
书接前文，欢迎回来！Springboot+WebUploader优雅实现大文件的上传（一），主要讲述了大文件上传的实现思路、实现原理、以及主要的前端代码实现的。这篇文章将重点分析后面几个问题：
5、前端、后端如何校验分片是否已经上传？
6、后端如何处理分片上传请求？
7、webuploader组件中，合并文件分片的请求在哪里触发？
8、后端如何合并分片请求？
9、分片上传失败后，如何在断点处继续上传？
10、上传的进度条是怎么实现的？
代码实现
5、前端、后端如何校验分片是否已经上传？
在webuploader内部的一个command（before-send）已经完成了分片文件的md5计算以及请求后台接口来校验当前分片文件是否已经上传（参见第3个问题），如果已上传，那么会直接跳过当前分片上传接口的调用，uploadBeforeSend事件也不会再触发（当某个分片文件在发送前触发，主要用来询问是否要添加附带参数，大文件在开起分片上传的前提下此事件可能会触发多次）；
如果未上传，则uploadBeforeSend事件会触发，携带一些分片的参数信息发起分片上传请求；
那么后端是如何检验分片是否上传呢？如下：
1、在分片文件上传接口中，分片上传成功后，会保存分片的相关信息，如：分片文件md5、文件md5、文件大小、分片存储位置、分片数据块的起始结束位置、总共分片数量等，这里使用redis缓存了这些分片信息，redis用到了hash数据结构，其中key为文件的md5，hashkey是“chunk_md5_”+分片索引，value就是分片文件的md5值；（当然也可以使用数据库或其他存储介质，）
2、接口被调用的时候，根据前端传过来的当前分片的索引位置取出分片的md5与前端传过来的分片文件md5进行比较，如果相同，则说明当前分片已经上传成功；如果不相同，则说明未上传过；
@PostMapping("/check")
public boolean check(String fileMd5,String chunk,String chunkMd5) {
Object o = redisTemplate.opsForHash().get(fileMd5, "chunk_md5_"+chunk);
if (chunkMd5.equals(o)) {
return true;
}
return false;
}6、后端如何处理分片上传请求？
后端在处理分片上传时主要做了两件事：
第一，把分片文件保存在磁盘上或其他的网络存储介质上，这里需要注意一下分片文件的命名规则，尽量有规律一些，方便后面合并分片；这里分片文件的命名规则是：分片md5值+分片索引位置；
第二、保存分片相关的信息，在实际业务开发中可以考虑保存在缓存或数据库里，这里只是作了缓存；缓存的数据结构是hash，key是文件整体的md5值，hashKey与hashValue对应关系如下：
hashKey |
hashValue |
描述 |
“chunk_location_”+分片索引位置 |
分片文件的存储绝对路径 |
分片文件的存储位置 |
“chunk_start_end_”+分片索引位置 |
“起始位置”+“-”+“结束位置” |
分片文件的在整体文件中字节的起始结束位置 |
"chunk_md5_"+分片索引位置 |
分片文件的md5值 |
分片文件的md5值 |
file_size |
文件整体的字节数大小 |
文件整体的字节数大小 |
file_chunks |
文件整体被分了多少片 |
文件整体被分了多少片 |
/**
* 分片上传接口
*
* @param request
* @param multipartFile
* @return
* @throws IOException
*/
@PostMapping("/upload")
public String upload(HttpServletRequest request, MultipartFile multipartFile) {
log.info("分片上传....");
Map<String, String> requestParam = this.doRequestParam(request);
String md5Value = requestParam.get("md5Value");//整体文件的md5值
String chunkIndex = requestParam.get("chunk");//分片在所有分片文件中索引位置
String start = requestParam.get("start");//当前分片在整个数据文件中的开始位置
String end = requestParam.get("end");//当前分片在整个数据文件中的结束位置
String chunks = requestParam.get("chunks");//整体文件总共被分了多少片
String fileSize = requestParam.get("size");//整体文件大小
String chunkMd5 = requestParam.get("chunkMd5");//分片文件的md5值
String userDir = System.getProperty("user.dir");
String chunkFilePath = userDir + File.separator + chunkMd5 + "_" + chunkIndex;
File file = new File(chunkFilePath);
try {
multipartFile.transferTo(file);
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("chunk_location_" + chunkIndex, chunkFilePath);//分片存储路径
map.put("chunk_start_end_" + chunkIndex, start + "_" + end);
map.put("file_size", fileSize);
map.put("file_chunks", chunks);
map.put("chunk_md5_" + chunkIndex, chunkMd5);
redisTemplate.opsForHash().putAll(md5Value, map);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IllegalStateException e) {
e.printStackTrace();
}
return "success";
}7、webuploader组件中，合并文件分片的请求在哪里触发？
webuploader组件中，有一对事件分别是uploadSuccess和uploadError，当文件上传成功时，uploadSuccess触发；当文件上传失败时，uploadError触发；因此uploadSuccess事件刚好可以用来，向后台发起合并分片文件的请求；
//当文件上传成功时触发
uploader.on('uploadSuccess', function (file) {
//大文件的所有分片上传成功后，请求后端对分片进行合并
$.ajax({
url: 'http://localhost:8080/file/merge',
method: 'post',
data: {'md5Value': file.wholeMd5, 'originalFilename': file.name},
success: function (res) {
alert('大文件上传成功！')
}
})
$('#' + file.id).find('p.state').append('文件上传成功<br/>');
});8、后端如何合并分片请求？
当所有的分片文件上传成功时会触发webuploader的uploadSuccess事件触发时机，然后调用后台的合并分片文件接口，合并分片文件接口的主要业务逻辑：
1、检验一下所有的分片是否全部上传完成（当分片上传成功时，会把分片md5值和文件整体总共分了多少片存储在redis里，存储时的hashKey是"chunk_md5_"+分片索引位置和file_chunks，如果存储的分片md5的数量与文件整体分片的数量一致，则表示所有的分片均已上传）；
/**
* 合并分片前检验文件整体的所有分片是否全部上传
*
* @param key
* @return
*/
private boolean checkBeforeMerge(String key) {
Map map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);
Object file_chunks = map.get("file_chunks");
int i = 0;
for (Object hashKey : map.keySet()) {
if (hashKey.toString().startsWith("chunk_md5_")) {
++i;
}
}
if (Integer.valueOf(file_chunks.toString())==(i)) {
return true;
}
return false;
}2、如果当前文件文件已经上传过，只是名字不同，那么md5值是相同的，直接拿出已经上传的文件按现在名字再复制一份；
3、在开始合并分片文件前，要先从redis中取出分片文件的存储位置，这里要特别注意一下，分片合并的顺序一定与索引位置的升序一致，否则合并的文件是无法打开或运行的；因为分片上传的过程是并发执行的，到达后端的顺序可能每次都不一样，但是各分片的索引位置不会变；因此可以在[0,文件分片总数量-1]之间遍历，从redis中依次取出分片文件的存储路径，并依次写入到一个新的文件里；
4、各个分片文件依次写入完成后，关闭输入流、输出流，并删除分片文件（分片合并成完整文件的时候，分片文件就没有用了，另外缓存的分片其他相关信息也没有用了，也可以删除了，当然在实际业务开发中，可根据具体的需求酌情保留）；
/**
* 合并分片文件接口
*
* @param request
* @return
* @throws IOException
*/
@PostMapping("/merge")
public String merge(HttpServletRequest request) throws IOException {
log.info("合并分片...");
Map<String, String> requestParam = this.doRequestParam(request);
String md5Value = requestParam.get("md5Value");
String originalFilename = requestParam.get("originalFilename");
//校验切片是否己经上传完毕
boolean flag = this.checkBeforeMerge(md5Value);
if (!flag) {
return "切片未完全上传";
}
//检查是否已经有相同md5值的文件上传；主要是对名字不同，而实际文件相同的文件，直接对原文件进行复制；
Object file_location = redisTemplate.opsForHash().get(md5Value, "file_location");
if (file_location != null) {
String source = file_location.toString();
File file = new File(source);
if (!file.getName().equals(originalFilename)) {
File target = new File(System.getProperty("user.dir") + File.separator + originalFilename);
Files.copy(file.toPath(), target.toPath());
return "success";
}
}
//这里要特别注意，合并分片的时候一定要按照分片的索引顺序进行合并，否则文件无法使用；
Integer file_chunks = Integer.valueOf(redisTemplate.opsForHash().get(md5Value, "file_chunks").toString());
String userDir = System.getProperty("user.dir");
File writeFile = new File(userDir + File.separator + originalFilename);
OutputStream outputStream = new FileOutputStream(writeFile);
InputStream inputStream = null;
for (int i = 0; i < file_chunks; i++) {
String tmpPath = redisTemplate.opsForHash().get(md5Value,"chunk_location_" + i).toString();
File readFile = new File(tmpPath);
inputStream = new FileInputStream(readFile);
byte[] bytes = new byte[1024 * 1024];
while ((inputStream.read(bytes) != -1)) {
outputStream.write(bytes);
}
if (inputStream != null) {
inputStream.close();
}
}
if (outputStream != null) {
outputStream.close();
}
redisTemplate.opsForHash().put(md5Value, "file_location", userDir + File.separator + originalFilename);
this.delTmpFile(md5Value);
return "success";
}
private void delTmpFile(String md5Value) throws JsonProcessingException {
Map map = redisTemplate.opsForHash().entries(md5Value);
List<String> list = new ArrayList<>();
for (Object hashKey : map.keySet()) {
if (hashKey.toString().startsWith("chunk_location")) {
String filePath = map.get(hashKey).toString();
File file = new File(filePath);
boolean flag = file.delete();
list.add(hashKey.toString());
log.info("delete:" + filePath + ",:" + flag);
}
if (hashKey.toString().startsWith("chunk_start_end_")) {
list.add(hashKey.toString());
}
if (hashKey.toString().startsWith("chunk_md5_")) {
list.add(hashKey.toString());
}
}
list.add("file_chunks");
list.add("file_size");
redisTemplate.opsForHash().delete(md5Value, list.toArray());
}9、分片上传失败后，如何在断点处继续上传？
在第3个问题、第5个问题中，已经解决了这个问题，webuploader内部一个command（before-send）会触发，这时计算分片文件的md5值，并携带分片文件的md5值调用后台的校验接口；如果已上传，那么会直接跳过当前分片上传接口的调用；如果未上传，则会只上传未上传的的那个分片文件；
10、上传的进度条是怎么实现的？
webuploader的uploadProgress事件在上传过程中触发，会携带上传进度参数;
// 文件上传过程中创建进度条实时显示
uploader.on('uploadProgress', function (file, percentage) {
var $li = $('#' + file.id),
$percent = $li.find('.progress .progress-bar');
if (!$percent.length) {
$percent = $('<div class="progress progress-striped active">' +
'<div class="progress-bar" role="progressbar" style="width: 0%">' +
'</div>' +
'</div>').appendTo($li).find('.progress-bar');
}
$percent.css('width', percentage * 100 + '%');
});总结
想要完整说清楚一件事，确实不容易，不知道我究间说明白了没，我感觉我是说明白了，评论区告诉我吧。
1、对于后端来说，大部分时候写的程序都是同步顺序执行的，但前端的异步执行很常见，通过这篇文章又重新学习了promise、deferred的使用；
2、不要以为看懂了一篇文章，就真的懂了，纸上得来终觉浅，绝知此事须躬行，还是得上手自己验证一翻，别人说的未必是对的，或者说在作者当时的场景下是对的，如何确定你的场景和他的是否相同？所以小编这里希望，大家多提问题，共同讨论，共同进步。
下面附上所有完整的的示例文件以供小伙伴们参考：
FileController.java
@RestController
@RequestMapping("/file")
@Slf4j
public class FileController {
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 检验分片文件是否已经上传过
*
* @param fileMd5 整体文件md5值
* @param chunk 当前上传分片在所有分片文件中索引位置
* @param chunkMd5 分片文件的md5值
* @return
*/
@PostMapping("/check")
public boolean check(String fileMd5, String chunk, String chunkMd5) {
Object o = redisTemplate.opsForHash().get(fileMd5, "chunk_md5_" + chunk);
if (chunkMd5.equals(o)) {
return true;
}
return false;
}
/**
* 分片上传接口
*
* @param request
* @param multipartFile
* @return
* @throws IOException
*/
@PostMapping("/upload")
public String upload(HttpServletRequest request, MultipartFile multipartFile) {
log.info("分片上传....");
Map<String, String> requestParam = this.doRequestParam(request);
String md5Value = requestParam.get("md5Value");//整体文件的md5值
String chunkIndex = requestParam.get("chunk");//分片在所有分片文件中索引位置
String start = requestParam.get("start");//当前分片在整个数据文件中的开始位置
String end = requestParam.get("end");//当前分片在整个数据文件中的结束位置
String chunks = requestParam.get("chunks");//整体文件总共被分了多少片
String fileSize = requestParam.get("size");//整体文件大小
String chunkMd5 = requestParam.get("chunkMd5");//分片文件的md5值
String userDir = System.getProperty("user.dir");
String chunkFilePath = userDir + File.separator + chunkMd5 + "_" + chunkIndex;
File file = new File(chunkFilePath);
try {
multipartFile.transferTo(file);
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("chunk_location_" + chunkIndex, chunkFilePath);//分片存储路径
map.put("chunk_start_end_" + chunkIndex, start + "_" + end);
map.put("file_size", fileSize);
map.put("file_chunks", chunks);
map.put("chunk_md5_" + chunkIndex, chunkMd5);
redisTemplate.opsForHash().putAll(md5Value, map);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IllegalStateException e) {
e.printStackTrace();
}
return "success";
}
/**
* 合并分片文件接口
*
* @param request
* @return
* @throws IOException
*/
@PostMapping("/merge")
public String merge(HttpServletRequest request) throws IOException {
log.info("合并分片...");
Map<String, String> requestParam = this.doRequestParam(request);
String md5Value = requestParam.get("md5Value");
String originalFilename = requestParam.get("originalFilename");
//校验切片是否己经上传完毕
boolean flag = this.checkBeforeMerge(md5Value);
if (!flag) {
return "切片未完全上传";
}
//检查是否已经有相同md5值的文件上传；主要是对名字不同，而实际文件相同的文件，直接对原文件进行复制；
Object file_location = redisTemplate.opsForHash().get(md5Value, "file_location");
if (file_location != null) {
String source = file_location.toString();
File file = new File(source);
if (!file.getName().equals(originalFilename)) {
File target = new File(System.getProperty("user.dir") + File.separator + originalFilename);
Files.copy(file.toPath(), target.toPath());
return "success";
}
}
//这里要特别注意，合并分片的时候一定要按照分片的索引顺序进行合并，否则文件无法使用；
Integer file_chunks = Integer.valueOf(redisTemplate.opsForHash().get(md5Value, "file_chunks").toString());
String userDir = System.getProperty("user.dir");
File writeFile = new File(userDir + File.separator + originalFilename);
OutputStream outputStream = new FileOutputStream(writeFile);
InputStream inputStream = null;
for (int i = 0; i < file_chunks; i++) {
String tmpPath = redisTemplate.opsForHash().get(md5Value,"chunk_location_" + i).toString();
File readFile = new File(tmpPath);
inputStream = new FileInputStream(readFile);
byte[] bytes = new byte[1024 * 1024];
while ((inputStream.read(bytes) != -1)) {
outputStream.write(bytes);
}
if (inputStream != null) {
inputStream.close();
}
}
if (outputStream != null) {
outputStream.close();
}
redisTemplate.opsForHash().put(md5Value, "file_location", userDir + File.separator + originalFilename);
this.delTmpFile(md5Value);
return "success";
}
@GetMapping("/download")
public String download(String fileName, HttpServletResponse response) throws IOException {
response.setContentType("application/octet-stream");
response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=" + URLEncoder.encode(fileName, "UTF-8"));
String userDir = System.getProperty("user.dir");
File file = new File(userDir + File.separator + fileName);
InputStream inputStream = new FileInputStream(file);
byte[] bytes = new byte[1024 * 1024];
ServletOutputStream outputStream = response.getOutputStream();
while (inputStream.read(bytes) != -1) {
outputStream.write(bytes);
}
inputStream.close();
outputStream.close();
return "success";
}
private void delTmpFile(String md5Value) throws JsonProcessingException {
Map map = redisTemplate.opsForHash().entries(md5Value);
List<String> list = new ArrayList<>();
for (Object hashKey : map.keySet()) {
if (hashKey.toString().startsWith("chunk_location")) {
String filePath = map.get(hashKey).toString();
File file = new File(filePath);
boolean flag = file.delete();
list.add(hashKey.toString());
log.info("delete:" + filePath + ",:" + flag);
}
if (hashKey.toString().startsWith("chunk_start_end_")) {
list.add(hashKey.toString());
}
if (hashKey.toString().startsWith("chunk_md5_")) {
list.add(hashKey.toString());
}
}
list.add("file_chunks");
list.add("file_size");
redisTemplate.opsForHash().delete(md5Value, list.toArray());
}
private Map<String, String> doRequestParam(HttpServletRequest request) {
Map<String, String> requestParam = new HashMap<>();
Enumeration<String> parameterNames = request.getParameterNames();
while (parameterNames.hasMoreElements()) {
String paramName = parameterNames.nextElement();
String paramValue = request.getParameter(paramName);
requestParam.put(paramName, paramValue);
log.info(paramName + "：" + paramValue);
}
log.info("----------------------------");
return requestParam;
}
/**
* 合并分片前检验文件整体的所有分片是否全部上传
*
* @param key
* @return
*/
private boolean checkBeforeMerge(String key) {
Map map = redisTemplate.opsForHash().entries(key);
Object file_chunks = map.get("file_chunks");
int i = 0;
for (Object hashKey : map.keySet()) {
if (hashKey.toString().startsWith("chunk_md5_")) {
++i;
}
}
if (Integer.valueOf(file_chunks.toString())==(i)) {
return true;
}
return false;
}
}
webuploader2.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
<script type="text/javascript" src="https://code.jquery.com/jquery-3.1.1.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="http://localhost:8080/lib/webuploader.js"></script>
<link rel="stylesheet" href="lib/style.css"></link>
<link rel="stylesheet" href="lib/webuploader.css"></link>
<link rel="stylesheet" href="lib/bootstrap.min.css"></link>
<link rel="stylesheet" href="lib/bootstrap-theme.min.css"></link>
<link rel="stylesheet" href="lib/font-awesome.min.css"></link>
<!-- <script type="text/javascript" src="http://localhost:8080/lib/spark-md5.min.js"></script>-->
</head>
<body>
<div style="width: 60%">
<div id="uploader" class="wu-example">
<!--用来存放文件信息-->
<div id="thelist" class="uploader-list"></div>
<div class="btns">
<div id="picker">选择文件</div>
<button id="ctlBtn" class="btn btn-default">开始上传</button>
</div>
</div>
<div id="log">
</div>
</div>
</body>
<script type="text/javascript">
var file_md5 = '';
var uploader;
//md5FlagMap用于存储文件md5计算完成的标志位；多个文件时，分别设置标志位，key是文件名，value是true或false；
var md5FlagMap = new Map();
WebUploader.Uploader.register({
"add-file": "addFile",
"before-send-file": "beforeSendFile",
"before-send": "beforeSend",
"after-send-file": "afterSendFile"
}, {
addFile: function (file) {
console.log('1', file)
},
beforeSendFile: function (file) {
console.log('2', file)
//
// md5FlagMap.set(file.name, false);//文件md5值计算的标志位默认为false
// var deferred = WebUploader.Deferred();//deferred用于监控异步计算文件md5值这个异步操作的执行状态
// uploader.md5File(file, 0, file.size - 1).then(function (fileMd5) {
// file.wholeMd5 = fileMd5;
// file_md5 = fileMd5;
// deferred.resolve(file.name);//文件md5值计算完成后，更新状态为已完成，这时 deferred.done()会触发
// })
// //文件越大，文件的md5值计算用时越长，因此md5的计算搞成异步执行是合理的；如果异步执行比较慢的话，会顺序执行到这里
// $('#thelist').append('<div id="' + file.id + '" class="item">' +
// '<h4 class="info">' + file.name + '</h4>' +
// '<p class="state">开始计算大文件的md5......<br/></p>' +
// '</div>')
// //文件的md5计算完成，会触发这里的回调函数，
// deferred.done(function (name) {
// md5FlagMap.set(name, true);//更新md5计算标志位为true
// $('#' + file.id).find('p.state').append('大文件的md5计算完成<br/>');
// })
// return deferred.promise();
},
beforeSend: function (block) {
console.log(3)
var file = block.file;
var deferred = WebUploader.Base.Deferred();
(new WebUploader.Uploader()).md5File(file, block.start, block.end).then(function (value) {
$.ajax({
url: 'http://localhost:8080/file/check',//检查当前分片是否已经上传
method: 'post',
data: {chunkMd5: value, fileMd5: file_md5, chunk: block.chunk},
success: function (res) {
if (res) {
deferred.reject();
} else {
deferred.resolve(value);
}
}
});
})
deferred.done(function (value) {
block.chunkMd5 = value;
})
return deferred;
},
afterSendFile: function (file) {
console.log('4', file)
}
})
uploader = WebUploader.create({
// swf文件路径
swf: 'http://localhost:8080/lib/Uploader.swf',
// 分片文件上传接口
server: 'http://localhost:8080/file/upload',
// 选择文件的按钮。可选。
pick: '#picker',
fileVal: 'multipartFile',//后端用来接收上传文件的参数名称
chunked: true,//开启分片上传
chunkSize: 1024 * 1024 * 10,//设置分片大小
chunkRetry: 2,//设置重传次数，有的时候由于网络原因，分片上传的会失败，这里即是失败允许重的次数
threads: 3//允许同时最大上传进程数
});
/**
* 当有文件被添加进队列后触发
* 主要逻辑：1、文件被添加到队列后，开始计算文件的md5值；
* 2、md5的计算过程是异步操作，并且文件越大，计算用时越长；
* 3、变量md5FlagMap是文件md5值计算的标志位，计算完成后，设置当前文件的md5Flag为true
*/
uploader.on('fileQueued', function (file) {
md5FlagMap.set(file.name, false);//文件md5值计算的标志位默认为false
var deferred = WebUploader.Deferred();//deferred用于监控异步计算文件md5值这个异步操作的执行状态
uploader.md5File(file, 0, file.size - 1).then(function (fileMd5) {
file.wholeMd5 = fileMd5;
file_md5 = fileMd5;
deferred.resolve(file.name);//文件md5值计算完成后，更新状态为已完成，这时 deferred.done()会触发
})
//文件越大，文件的md5值计算用时越长，因此md5的计算搞成异步执行是合理的；如果异步执行比较慢的话，会顺序执行到这里
$('#thelist').append('<div id="' + file.id + '" class="item">' +
'<h4 class="info">' + file.name + '</h4>' +
'<p class="state">开始计算大文件的md5......<br/></p>' +
'</div>')
//文件的md5计算完成，会触发这里的回调函数，
deferred.done(function (name) {
md5FlagMap.set(name, true);//更新md5计算标志位为true
$('#' + file.id).find('p.state').append('大文件的md5计算完成<br/>');
})
return deferred.promise();
})
// 分片模式下，当文件的分块在发送前触发
uploader.on('uploadBeforeSend', function (block, data) {
var file = block.file;
//data可以携带参数到后端
data.originalFilename = file.originalFilename;//文件名字
data.md5Value = file.wholeMd5;//文件整体的md5值
data.start = block.start;//分片数据块在整体文件的开始位置
data.end = block.end;//分片数据块在整体文件的结束位置
data.chunk = block.chunk;//分片的索引位置
data.chunks = block.chunks;//整体文件总共分了多少征
data.chunkMd5 = block.chunkMd5;//分片文件md5值
});
// 文件上传过程中创建进度条实时显示
uploader.on('uploadProgress', function (file, percentage) {
var $li = $('#' + file.id),
$percent = $li.find('.progress .progress-bar');
if (!$percent.length) {
$percent = $('<div class="progress progress-striped active">' +
'<div class="progress-bar" role="progressbar" style="width: 0%">' +
'</div>' +
'</div>').appendTo($li).find('.progress-bar');
}
$percent.css('width', percentage * 100 + '%');
});
//当文件上传成功时触发
uploader.on('uploadSuccess', function (file) {
//大文件的所有分片上传成功后，请求后端对分片进行合并
$.ajax({
url: 'http://localhost:8080/file/merge',
method: 'post',
data: {'md5Value': file.wholeMd5, 'originalFilename': file.name},
success: function (res) {
alert('大文件上传成功！')
}
})
$('#' + file.id).find('p.state').append('文件上传成功<br/>');
});
//当文件上传出错时触发
uploader.on('uploadError', function (file) {
$('#' + file.id).find('p.state').text('上传出错<br/>');
});
//不管成功或者失败，文件上传完成时触发
uploader.on('uploadComplete', function (file) {
$('#' + file.id).find('.progress').fadeOut();
});
//开始上传按钮被点击时触发
$('#ctlBtn').click(function () {
//md5FlagMap存储有文件md5计算的标志位；
// 同时上传多个文件时，上传前要判断一下文件的md5是否计算完成，
// 如果有未计算完成的，则继续等待计算结果；
//文件上传标志位，如果多个文件有一个没有完成md5计算则不能开始上传；这里在实际业务中可以更换成其他交互样式，酌情优化为哪个文件的md5计算完成，则开始哪个文件的上传；
var uploadFloag = true;
md5FlagMap.forEach(function (value, key) {
if (!value) {
uploadFloag = false;
alert('md5计算中...，请稍侯')//文件md5计算未完成，会弹出弹窗提示；
}
})
if (uploadFloag) {
uploader.upload();//文件md5计算完成后，开始分片上传；
}
})
</script>
</html>