笔者最近在做一些node端的文件读写和分片上传工作，在这个过程中，发现node读取的文件如果超过2G，超过了读取Blob最大值，会出现读取异常，此外在node中读写文件也受服务器RAM的限制等，需要分片读取，本人记录一下遇到的问题以及解决问题的经过。【相关教程推荐：nodejs视频教程】
node中的文件读写node文件读写RAM和Blob大小的限制其他
一、node中的文件读写
1.1 常规文件读写
常规的，如果我们要读取一个比较小的文件，可以直接通过：
const fs = require('fs')
let data = fs.readFileSync("./test.png")
console.log(data,123)
//输出data = 一般而言，同步的方法不是很推荐，因为js/nodejs是单线程的，同步的方法会阻塞主线程。最新版的node直接提供了fs.promise，可以结合async/await直接使用：
const fs = require('fs')
const readFileSync = async () => {
let data = await fs.promises.readFile("./test.png")
console.log(data,123)
}
readFileSync()
//输出data = 这里通过异步的方法调用不会阻塞主线程，多个文件读取的IO也可以并行进行等。
1.2 Stream文件读写
常规的文件读写，我们会把文件一次性的读取到内存中，这种方法时间效率和内存效率都很低，时间效率低是指必须要一次性读取完毕后才能执行后续才做，内存效率低是指必须把这个文件都一次性读取放入内存中，很占用内存。因此这种情况下，我们一般使用Stream来进行文件的读取：
const fs = require('fs')
const readFileTest = () => {
var data = ''
var rs = fs.createReadStream('./test.png');
rs.on('data', function(chunk) {
data += chunk;
console.log(chunk)
});
rs.on('end',function(){
console.log(data);
});
rs.on('error', function(err){
console.log(err.stack);
});
}
readFileTest()
// data = 通过Steam来进行文件读写，可以提高内存效率和时间效率。
- 内存效率：在处理数据之前，不需要在内存中加载大量（或整个）数据
- 时间效率：一旦有了数据，就可以开始处理，这大大减少开始处理数据的时间，而不必等到整个数据加载完毕再进行处理。
Stream的文件还支持第二种写法：
const fs = require('fs')
const readFileTest = () => {
var data = ''
var chunk;
var rs = fs.createReadStream('./test.png');
rs.on('readable', function() {
while ((chunk=rs.read()) != null) {
data += chunk;
}});
rs.on('end', function() {
console.log(data)
});
};
readFileTest()二、node文件读写RAM和Blob大小的限制
2.1 基础问题
在读取大文件时，会有读取文件大小的限制，比如我们现在在读取一个2.5G的视频文件：
const fs = require('fs')
const readFileTest = async () => {
let data = await fs.promises.readFile("./video.mp4")
console.log(data)
}
readFileTest()执行上述的代码会报错：
RangeError [ERR_FS_FILE_TOO_LARGE]: File size (2246121911) is greater than 2 GB
我们可能会想到，通过设置option，NODE_OPTIONS='--max-old-space-size=5000'，此时5000M>2.5G,但是报错还是没有消失，也就是说通过Options无法改变node读取文件的大小限制。
上述是常规的方式读取大文件，如果通过Steam的方式读取还会有文件大小的限制嘛？ 比如：
const fs = require('fs')
const readFileTest = () => {
var data = ''
var rs = fs.createReadStream('./video.mp4');
rs.on('data', function(chunk) {
data += chunk;
});
rs.on('end',function(){
console.log(data);
});
rs.on('error', function(err){
console.log(err.stack);
});
}
readFileTest()如上方式读取一个2.5G的文件不会有异常，不过要注意的是这边有一个报错：
data += chunk;
^
RangeError: Invalid string length此时是因为data的长度超过了最大限制，比如2048M等。因此在用Steam处理的时候，在对读取结果的保存时，要注意文件的大小，千万不能超过默认的Buffer的最大值。上述这种情况，我们不用data += chunk将数据全部保存在一个大的data中，我们可以边读取边处理。
2.2 分片读取
createReadStream在读取文件的过程中，其实也可以分段读取，这种分段读取的方法也可以做为大文件读取的备选项。特别是在并发读取的时候有一定的优点，可以提升文件读取和处理的速度。
createReadStream接受第二个参数{start,end}。我们可以通过fs.promises.stat来获取文件的大小，然后确定分片，最后分片一次读取，比如：
- 获取文件大小
const info = await fs.promises.stat(filepath) const size = info.size
- 按照指定的SIZE分片(比如128M一个分片)
const SIZE = 128 * 1024 * 1024
let sizeLen = Math.floor(size/SIZE)
let total = sizeLen +1 ;
for(let i=0;i<=sizeLen;i++){
if(sizeLen ===i){
console.log(i*SIZE,size,total,123)
readStremfunc(i*SIZE,size,total)
}else{
console.log(i*SIZE,(i+1)*SIZE,total,456)
readStremfunc(i*SIZE,(i+1)*SIZE-1,total)
}
}
//分片后【0,128M】,【128M, 256M】...3.实现读取函数
const readStremfunc = () => {
const readStream = fs.createReadStream(filepath,{start:start,end:end})
readStream.setEncoding('binary')
let data = ''
readStream.on('data', chunk => {
data = data + chunk
})
readStream.end('data', () => {
...
})
}值得注意的是fs.createReadStream(filepath,{start,end})，start和end是前闭后闭的，比如fs.createReadSteam(filepath,{start:0,end:1023})读取的是[0,1023]一共1024个bit。
三、其他
3.1 扩展浏览器端的大文件读写
前面将了大文件在nodejs中的读取，那么在浏览器端会读取大文件会有什么问题吗？
浏览器在本地读取大文件时，之前有类似FileSaver、StreamSaver等方案，不过在浏览器本身添加了File的规范，使得浏览器本身就默认和优化了Stream的读取。我们不需要做额外的工作，相关的工作：github.com/whatwg/fs。不过不同的版本会有兼容性的问题，我们还是可以通过FileSaver等进行兼容。
3.2 请求静态资源大文件
如果是在浏览器中获取静态资源大文件，一般情况下只需要通过range分配请求即可，一般的CDN加速域名，不管是阿里云还是腾讯云，对于分片请求都支持的很好，我们可以将资源通过cdn加速，然后在浏览器端直接请求cdn加速有的资源。
分片获取cdn静态资源大文件的步骤为，首先通过head请求获取文件大小：
const getHeaderInfo = async (url: string) => {
const res: any = await axios.head(url + `?${Math.random()}`);
return res?.headers;
};
const header = getHeaderInfo(source_url)
const size = header['content-length']我们可以从header中的content-length属性中，获取文件的大小。然后进行分片和分段，最后发起range请求：
const getRangeInfo = async (url: string, start: number, end: number) => {
const data = await axios({
method: 'get',
url,
headers: {
range: `bytes=${start}-${end}`,
},
responseType: 'blob',
});
return data?.data;
};在headers中指定 range: bytes=${start}-${end},就可以发起分片请求去获取分段资源，这里的start和end也是前闭后闭的。
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