前端通過spark-md5.js計算本地文件md5

背景：

說到本人第一次使用spark-md5.js還是差不多一年以前的時候了，當時後臺老大說要搞一個文件分片上傳的功能。我當時就心想：what？啥是文件分片上傳，完全沒聽過好嗎？

至於我當時內心那個慌就不多描述了，總之文件分片上傳需要一個識別文件的唯一標識，而md5是非常合適的。spark-md5.js就是前端在文件上傳前在本地計算md5的很可靠的方案

spark-md5.js是外國人寫的，如果英文底子好且想了解更多信息可以到npm網站了解：https://www.npmjs.com/package/spark-md5

使用：

首先要做的當然是在html文件中引入spark-md5.js咯，根據自己的需求可以引入壓縮版或者開發版

在此之前必須說明，這裏用到了html5提供的FileReader接口，目前實現了這個接口的瀏覽器有FireFox3.6+ 、chrome6+、IE10+，因此如果需要更多的兼容的話、抱歉，我目前也沒有找到好的方法

關於FileReader,這裏有一篇高質量的博文可以瞭解一下：https://blog.csdn.net/jackfrued/article/details/8967667

這裏提供了兩個方法；一種是用SparkMD5.hashBinary( ) 直接將整個文件的二進制碼傳入直接返回文件的md5、這種方法對於小文件會比較有優勢——簡單並且速度快。

另一種方法是利用js中File對象的slice( )方法（File.prototype.slice( )）將文件分片後逐個傳入spark.appendBinary( )方法來計算、最後通過spark.end( )方法輸出結果，很明顯，這種方法對於大型文件會非常有利——不容易出錯，並且能夠提供計算的進度信息

我們開始吧，接下來上代碼：

首先第一種方法：

            var running = false;    //running用於判斷是否正在計算md5
            function doNormalTest( input ) {    //這裏假設直接將文件選擇框的dom引用傳入
                
                if (running) {    // 如果正在計算、不允許開始下一次計算
                    return;
                }

                var fileReader = new FileReader(),    //創建FileReader實例
                    time;

                fileReader.onload = function (e) {    //FileReader的load事件，當文件讀取完畢時觸發
                    running = false;

                    // e.target指向上面的fileReader實例
                    if (file.size != e.target.result.length) {    //如果兩者不一致說明讀取出錯
                       alert("ERROR:Browser reported success but could not read the file until the end.");
                    } else {
                        console.log(Finished loading!success!!);
                         return SparkMD5.hashBinary(e.target.result);    //計算md5並返回結果
                         
                    }
                };

                fileReader.onerror = function () {    //如果讀取文件出錯，取消讀取狀態並彈框報錯
                    running = false;
                    alert("ERROR:FileReader onerror was triggered, maybe the browser aborted due to high memory usage.");
                };

                running = true;
                fileReader.readAsBinaryString( input.files[0] );    //通過fileReader讀取文件二進制碼
            };

接下上第二種方法：

            function doIncrementalTest( input ) {    //這裏假設直接將文件選擇框的dom引用傳入
                if (running) {
                    return;
                }

                //這裏需要用到File的slice( )方法，以下是兼容寫法
                var blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice,
                    file = input.files[0],
                    chunkSize = 2097152,                           // 以每片2MB大小來逐次讀取
                    chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize),
                    currentChunk = 0,
                    spark = new SparkMD5(),    //創建SparkMD5的實例
                    time,
                    fileReader = new FileReader();

                fileReader.onload = function (e) {

                    console("Read chunk number (currentChunk + 1) of  chunks ");

                    spark.appendBinary(e.target.result);                 // append array buffer
                    currentChunk += 1;

                    if (currentChunk < chunks) {
                        loadNext();
                    } else {
                        running = false;
                        console.log("Finished loading!");
                        return spark.end();     // 完成計算，返回結果
                    }
                };

                fileReader.onerror = function () {
                    running = false;
                    console.log("something went wrong");
                };

                function loadNext() {
                    var start = currentChunk * chunkSize,
                        end = start + chunkSize >= file.size ? file.size : start + chunkSize;

                    fileReader.readAsBinaryString(blobSlice.call(file, start, end));
                }

                running = true;
                loadNext();
            } 

接下來你只要在input的onchange事件處理程序中調用doNormalTest或doIncrementalTest方法，並將input元素的dom節點傳入就可以了

除此之外，作者在他的demo裏面也有使用的詳細實例。如果覺得不明白可以直接通過下面的下載方法下載後看demo

下載：

最後，如果你需要這個工具可以通過npm直接安裝，

npm i spark-md5

或者到作者的github上直接下載：

https://github.com/satazor/js-spark-md5