JavaScript 超大文件上传解决方案:分片断点上传(一)

1 背景

用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们就需要思考另一种形式的技术方案了，也就是本文要阐述的方案。

技术要求主要有以下几方面：

• 支持超大数据量、10G级别以上

• 稳定性：除网络异常情况100%成功

• 准确性：数据无丢失，读写准确性100%

• 效率：1G文件分钟级、10G文件小时级

• 体验：实时进度感知、网络异常断点续传、定制字符特殊处理

2 文件上传选型

文件上传至ODPS基本思路是先文件上传至某中转区域存储，然后同步至ODPS，根据存储介质可以分为两类，一类是应用服务器磁盘，另一类类是中间介质，OSS作为阿里云推荐的海量、安全低成本云存储服务，并且有丰富的API支持，成为中间介质的首选。而文件上传至OSS又分为web直传和sdk上传两种方案，因此上传方案有如下三种，详细优缺点对比如下：

蚂蚁的文本上传功能演进过程中对第一种、第二种方案均有实践，缺点比较明显，如上表所述，不满足业务需求，因此大文件上传终极方案是方案三。

3 整体方案

以下是方案三的整体过程示意图。

请求步骤如下：

1. 用户向应用服务器取到上传policy和回调设置。

2. 应用服务器返回上传policy和回调。

3. 用户直接向OSS发送文件上传请求。
        等文件数据上传完，OSS给用户Response前，OSS会根据用户的回调设置，请求用户的服务器。如果应用服务器返回成功，那么就返回用户成功，如果应用服务器返回失败，那么OSS也返回给用户失败。这样确保了用户上传成功，应用服务器已经收到通知了。

4. 应用服务器给OSS返回。

5. OSS将应用服务器返回的内容返回给用户。

6. 启动后台同步引擎执行oss到odps的数据同步。

7. 同步实时进度返回返回给应用服务器，同时展示给用户。

4 技术方案

4.1 上传

OSS提供了丰富的SDK，有简单上传、表单上传、断点续传等等，对于超大文件提供的上传功能建议采用断点续传方式，优点是可以对大文件并行分片上传，利用OSS的并行处理能力，中间暂停也可以从当前位置继续上传，网络环境影响可以降到最低。

4.2 下载

OSS文件下载同样也有多种方式，普通下载、流式下载、断点续传下载、范围下载等等，若直接下载到本地同样建议断点续传下载，但我们的需求并不仅仅是下载文件本地存储，而是读取文件做数据从OSS到ODPS的同步，因此不做中间存储，直接边读变写，一方面采用OSS流式读取，一方面ODPS tunnel上传，用多线程读写方式提高同步速率。

4.3 两阶段数据转移

文件从本地到ODPS可以分为两个阶段，第一阶段前端分片断点续传将本地文件上传至OSS，第二阶段后端流式读写将数据从OSS同步至ODPS，如下图所示：

涉及技术点：

4.3.1 前端，js sdk带STS token 安全上传

在需要上传的文件较大时，可以通过multipartUpload接口进行分片上传。分片上传的好处是将一个大请求分成多个小请求来执行，这样当其中一些请求失败后，不需要重新上传整个文件，而只需要上传失败的分片就可以了。一般对于大于100MB的文件，建议采用分片上传的方法，每次进行分片上传都建议重新new一个新的OSS实例。

阿里云分片上传流程主要会调用3个api，包含

1. InitiateMultipartUpload,      分片任务初始化接口。

2. UploadPart, 单独的分片上传接口。

3. CompleteMultipartUpload,      分片上传完成后任务完成接口

临时访问凭证是通过阿里云Security Token Service(STS)来实现授权的一种方式。其实现请参见STS Java SDK。临时访问凭证的流程如下：

1. 客户端向服务器端发起获得授权的请求。服务器端先验证客户端的合法性。如果是合法客户端，那么服务器端会使用自己的AccessKey来向STS发起一个请求授权的请求，具体可以参考访问控制。

2. 服务器端获取临时凭证之后返回给客户端。

3. 客户端使用获取的临时凭证来发起向OSS的上传请求，更详细的请求构造可以参考临时授权访问。客户端可以缓存该凭证用来上传，直到凭证失效再向服务器端请求新的凭证。

4.3.2 后端，多线程流式读写

OSS端：如果要下载的文件太大，或者一次性下载耗时太长，可以多线程流式下载，一次处理部分内容，直到完成文件的下载。
ODPS端：tunnel sdk对OSS流式数据直接写入，一次完整的数据写入流程通常包括以下步骤：
先对数据进行划分;

1. 为每个数据块指定      block id，即调用 openRecordWriter(id);

2. 然后用一个或多个线程分别将这些 block 上传上去, 并在某个 block 上传失败以后，需要对整个 block 进行重传;

3. 在所有 block 都上传以后，向服务端提供上传成功的 blockid list 进行校验，即调用      session.commit([1,2,3,…])
        而由于服务端对block管理，连接超时等的一些限制，上传过程逻辑变得比较复杂，为了简化上传过程，SDK提供了更高级的一种RecordWriter——TunnelBufferWriter。

5 实现过程及压测

太多了，可以参考我写的这篇文章：http://blog.ncmem.com/wordpress/2019/08/09/%e5%a4%a7%e6%96%87%e4%bb%b6%e4%b8%8a%e4%bc%a0%e8%a7%a3%e5%86%b3%e6%96%b9%e6%a1%88/

6 总结

实测结果显示，本文的上传方案实现了第一节提出的几点技术要求，如下：

• 支持超大数据量、10G级别以上没有任何压力，主要是前端在分片上传设置好分片限额即可（最大10000片，每片最大100G），目前设置每片1M满足10G需求。

• 稳定性：实测观察网络异常情况较少，文件内容正常情况下100%成功。

• 准确性：实测数据无丢失，读写准确性100%。

• 效率：办公网带宽1.5M/s的情况下1G文件分钟级、10G文件小时级，实际速度视用户端的当前网络带宽变化。

• 体验：实时进度感知、网络异常断点续传、定制字符特殊处理等高级功能可以提升用户体验。

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