大文件切片上传时，worker中怎么引入spark-md5？

Question

下面是一个大文件切片计算md5时，再worker.js中调用createChunk，方法来拿到文件md5值，createChunk方法中调用了SparkMD5，但是
import SparkMD5 from './spark-md5.js';会导致worker报错，报错内容如下：

完整代码如下：

文件切片：
const CHUNK_SIZE = 1024 * 1024 * 5; // 5MB

const THREAD_COUNT = navigator.hardwareConcurrency || 4;

export async function cutFile(file) {

  return new Promise((resolve, reject) => {
    
    const chunkCount = Math.ceil(file.size / CHUNK_SIZE);

    const threadChunkCounts = Math.ceil(chunkCount / THREAD_COUNT);

    let finished = 0;

    const result = [];

    for (let i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {

      const worker = new Worker('./../js/worker.js', { type: 'module' });

      let end = (i + 1) * threadChunkCounts;

      const start = i * threadChunkCounts;

      if (end > chunkCount) {

        end = chunkCount;

      }

      worker.onerror = (err) => console.error('Worker error:', i, err);

      worker.postMessage({
        start,
        end,
        file,
        CHUNK_SIZE
      });

      worker.onmessage = (e) => {

        for (let i = start; i < end; i++) {

          result[i] = e.data[i - start];

        }

        finished++;

        worker.terminate();

        if (finished === THREAD_COUNT) {

          resolve(result)

        }

      };
    }
  })
}

// worker.js

import { createChunk } from './createchunk.js';

console.log('Worker loaded successfully');

onmessage = async (e) => {

  const { start, end, file, CHUNK_SIZE } = e.data;

  console.log(`start: ${start}, end: ${end}`);

  const result = [];
  for (let i = start; i < end; i++) {
    result.push(createChunk(file, i, CHUNK_SIZE)) ;
  }
  const chunks = await Promise.all(result);

  postMessage(chunks);

}

// createchunk.js
import SparkMD5 from './spark-md5.js';

export function createChunk(file, index, chunkSize) {

  return new Promise((resolve) => {

    const start = index * chunkSize;

    const end = start + chunkSize;

    const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();

    const fileReader = new FileReader();

    const blob = file.slice(start, end);

    fileReader.onload = (e) => {

      spark.append(e.target.result)

      resolve({
        start,
        end,
        index,
        hash: spark.end(),
        blob
      })

    };

    fileReader.readAsArrayBuffer(blob);

  })

}

请问spark-md5.js应该怎么引入使用呢？

Answer 1

该回答引用自GPT-deepseek, 由博主 GISer Liu 编写：

问题分析

用户在实现大文件切片上传时，需要在 worker.js 中引入 SparkMD5 来计算文件的 MD5 值。但是直接在 worker.js 中使用 import SparkMD5 from './spark-md5.js'; 会导致报错。主要问题在于 Web Worker 环境中对模块的加载方式有所限制。

解决方案

为了在 Web Worker 中正确引入 SparkMD5，我们需要通过 importScripts 方法来加载脚本。importScripts 是 Web Worker 提供的一个全局方法，用于加载外部脚本。

修改步骤

1. 修改 worker.js 文件：

   • 使用 importScripts 方法加载 spark-md5.js。
   • 确保 spark-md5.js 文件路径正确。

2. 调整 createChunk.js 文件：

   • 确保 SparkMD5 在 createChunk.js 中可用。

修改后的代码

worker.js

importScripts('./spark-md5.js'); // 确保路径正确
import { createChunk } from './createchunk.js';

console.log('Worker loaded successfully');

onmessage = async (e) => {
  const { start, end, file, CHUNK_SIZE } = e.data;
  console.log(`start: ${start}, end: ${end}`);

  const result = [];
  for (let i = start; i < end; i++) {
    result.push(createChunk(file, i, CHUNK_SIZE));
  }
  const chunks = await Promise.all(result);

  postMessage(chunks);
}

createchunk.js

export function createChunk(file, index, chunkSize) {
  return new Promise((resolve) => {
    const start = index * chunkSize;
    const end = start + chunkSize;
    const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
    const fileReader = new FileReader();
    const blob = file.slice(start, end);

    fileReader.onload = (e) => {
      spark.append(e.target.result);
      resolve({
        start,
        end,
        index,
        hash: spark.end(),
        blob
      });
    };

    fileReader.readAsArrayBuffer(blob);
  });
}

解释

1. importScripts 方法：

   • importScripts 是 Web Worker 提供的全局方法，用于加载外部脚本。它可以在 Worker 环境中加载并执行指定的脚本文件。
   • 通过 importScripts('./spark-md5.js'); 加载 spark-md5.js 文件，确保 SparkMD5 在 Worker 环境中可用。

2. 路径问题：

   • 确保 spark-md5.js 文件的路径正确，相对路径或绝对路径都可以，但要确保 Worker 能够正确找到并加载该文件。

通过以上修改，可以在 Web Worker 中正确引入并使用 SparkMD5 来计算文件的 MD5 值，从而解决报错问题。

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