Java文件分块上传如何实现断点续传？附完整代码与优化指南

文中提供Spring Boot框架下的完整代码示例，涵盖前端分片切割（基于JavaScript）与后端Java处理（包括分片接收接口、文件合并逻辑、断点状态记录接口等关键步骤），代码注释清晰，可直接复用。 还整理了实用优化指南：如分片大小的动态调整策略（根据文件类型与网络环境选择2MB-10MB）、并发上传的线程池配置、断点续传的性能优化（减少数据库查询次数、使用Redis缓存分片状态），以及服务器端文件合并时的IO效率提升技巧。无论你是处理视频、压缩包等大文件上传场景，还是需要提升上传稳定性与用户体验，本文都能为你提供从原理到实践的全流程指导，助你快速落地可靠的文件上传方案。

你有没有遇到过这种情况？给服务器传一个2GB的视频，传到90%突然断网，进度条瞬间归零，只能咬着牙从头再来？我之前帮一个做在线教育的朋友搭文件上传系统时，就实打实踩过这个坑——老师上传课程视频动不动10GB以上，网络一波动就得重传，用户投诉都快把客服电话打爆了。后来我们用「分块上传+断点续传」重构了整个模块，不仅重传率从60%降到5%以下，服务器内存占用还减少了70%。今天就掰开揉碎了讲，从底层原理到代码落地，再到怎么优化得「好用又高效」，让你看完就能上手解决大文件上传的头疼问题。

分块上传+断点续传：从原理到落地的核心逻辑

你可能会问，为什么不直接传整个文件呢？其实就像寄大件快递——如果直接抱一个20斤的箱子，不仅自己累，快递员也不好搬，中途掉地上还得全碎了。分块上传就是把大文件拆成「小快递」，断点续传则是记住「哪些快递已经送到了」，下次接着送剩下的。这俩结合起来，就能解决大文件上传的「三大痛点」：网络断了不用重传、服务器不会内存溢出、用户体验还更好。

分块上传的底层逻辑：把大文件「拆快递」

分块上传的核心就是「拆分-传输-合并」三步走，我用「寄书」来类比你就懂了：假设你要寄一套1000页的书（大文件），直接寄容易超重且容易散页（对应上传失败），那你可以按每100页拆成10个包裹（分片），每个包裹写上门牌号（分片编号），快递员按编号顺序收件（后端按编号合并），最后拼成完整的书。

具体到技术上，前端需要用JavaScript的File.slice()方法把文件切成固定大小的分片（比如5MB一个），每个分片带上「文件唯一标识」（比如MD5）、「分片编号」（从0开始）、「总分片数」，然后逐个或并发发给后端。后端收到分片后，先存到临时目录（比如/temp/shards/文件MD5/分片编号），等所有分片都到齐了，再按编号顺序合并成原文件。

这里有个细节得注意：分片不是越小越好。我之前帮一个电商项目做商品图片上传时，为了「保险」把分片设成1MB，结果一个100MB的文件要传100个分片，后端接口被频繁调用，数据库记录分片状态的查询量激增，反而拖慢了整体速度。后来改成5MB分片，传输次数减少80%，服务器压力一下就降下来了。你做的时候可以根据文件类型灵活调整——小文件（10MB以内）甚至可以不分片，大文件（1GB以上） 5-10MB，视频文件可以更大些（10-20MB），具体后面优化部分会细说。

断点续传的关键：记住「已送的快递」

光拆分还不够，万一传到第8个分片时网络断了，下次还得从第0个开始传，这不白折腾吗？断点续传就是解决这个问题的——让系统记住「哪些分片已经传过了」，下次只传没传的部分。

实现的核心有两步：记录已传分片和校验分片完整性。先说记录：前端在上传前，先计算文件的唯一标识（比如用MD5哈希文件名+文件大小+修改时间生成，确保即使重命名也不会重复），然后调用后端接口查询「这个文件的哪些分片已经上传成功」。后端需要把分片状态存在 somewhere——我之前用过MySQL存，但高频查询时性能不行，后来换成Redis的Hash结构（key是文件MD5，field是分片编号，value是分片状态），查询速度提升了10倍以上，你可以优先考虑Redis。

再说说校验：假设用户断网后重新上传，系统查到分片0-5已经传过，是不是直接跳过就行？不行！万一之前传的分片在服务器存坏了呢？我就遇到过——有次服务器磁盘IO波动，存的分片数据损坏，合并后文件打不开，后来加了「分片校验」才解决：每个分片传输时带上分片的MD5，后端接收后先校验MD5，通过了才记为「已上传」，这样能确保分片完整。你可能觉得加校验会影响性能，但亲测对整体速度影响不大（分片MD5计算可以前端做，后端只需验证），安全性却提升不少。

实战代码+优化指南：从能用 to 好用

原理讲完了，接下来是「手把手教你写代码」，再聊聊怎么从「能用」优化到「好用」。我会用Spring Boot+Vue.js举例（你用其他框架也能参考逻辑），代码片段都标了关键注释，直接复制改改就能跑。

完整代码：从前端切分到后端合并

前端分片与上传（Vue.js示例）

：

先通过File API获取文件，计算文件MD5（用spark-md5库），然后按5MB拆分分片，并发上传（用Promise.all控制并发数）。关键代码如下：

// 计算文件MD5（唯一标识）
async function calculateFileMD5(file) {
 return new Promise((resolve) => {
 const chunkSize = 2  1024  1024; // 2MB分片算MD5（更快）
 const fileReader = new FileReader();
 const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
 let offset = 0;
 fileReader.onload = (e) => {
 spark.append(e.target.result);
 offset += chunkSize;
 if (offset < file.size) {
 readNext(); // 继续读下一段
 } else {
 resolve(spark.end()); // 返回文件MD5
 }
 };
 function readNext() {
 const fileSlice = file.slice(offset, Math.min(offset + chunkSize, file.size));
 fileReader.readAsArrayBuffer(fileSlice);
 }
 readNext();
 });
}
// 分片上传
async function uploadFile(file) {
 const fileMD5 = await calculateFileMD5(file); // 文件唯一标识
 const chunkSize = 5  1024  1024; // 5MB分片大小
 const totalChunks = Math.ceil(file.size / chunkSize); // 总分片数
 const chunks = [];
 // 拆分分片
 for (let i = 0; i < totalChunks; i++) {
 const start = i  chunkSize;
 const end = Math.min(start + chunkSize, file.size);
 chunks.push({
 file: file.slice(start, end), // 分片数据
 chunkIndex: i, // 分片编号
 chunkMD5: await calculateChunkMD5(file.slice(start, end)), // 分片MD5
 totalChunks,
 fileMD5
 });
 }
 // 查询已上传分片，过滤掉已传部分
 const uploadedChunks = await axios.get(/api/upload/check?fileMD5=${fileMD5});
 const needUploadChunks = chunks.filter(c => !uploadedChunks.data.includes(c.chunkIndex));
 // 并发上传（控制5个并发）
 const concurrency = 5;
 const result = [];
 for (let i = 0; i < needUploadChunks.length; i += concurrency) {
 const batch = needUploadChunks.slice(i, i + concurrency);
 result.push(...await Promise.all(batch.map(chunk => uploadChunk(chunk))));
 }
 // 所有分片上传完，请求合并文件
 if (result.every(r => r.success)) {
 await axios.post(/api/upload/merge, { fileMD5, fileName: file.name });
 }
}

后端接口（Spring Boot示例）

：

3个核心接口：/check（查询已上传分片）、/chunk（接收分片）、/merge（合并分片），用Redis存分片状态，代码如下：

@RestController
@RequestMapping("/api/upload")
public class UploadController {
 @Autowired
 private StringRedisTemplate redisTemplate;
 private final String SHARD_TEMP_PATH = "/temp/shards/"; // 分片临时存储路径
 // 查询已上传分片
 @GetMapping("/check")
 public List checkUpload(@RequestParam String fileMD5) {
 // 从Redis获取已上传分片编号（key: fileMD5, field: chunkIndex）
 Set uploadedChunks = redisTemplate.opsForHash().keys(fileMD5);
 return uploadedChunks.stream().map(Integer::parseInt).collect(Collectors.toList());
 }
 // 接收分片
 @PostMapping("/chunk")
 public Result uploadChunk(@RequestParam MultipartFile chunk, 
 @RequestParam String fileMD5, 
 @RequestParam Integer chunkIndex, 
 @RequestParam String chunkMD5) throws Exception {
 // 
校验分片MD5
 String actualMD5 = DigestUtils.md5DigestAsHex(chunk.getBytes());
 if (!actualMD5.equals(chunkMD5)) {
 return Result.fail("分片MD5校验失败");
 }
 // 
保存分片到临时目录
 File tempFile = new File(SHARD_TEMP_PATH + fileMD5 + "/" + chunkIndex);
 File parentDir = tempFile.getParentFile();
 if (!parentDir.exists()) parentDir.mkdirs();
 chunk.transferTo(tempFile);
 // 
Redis记录分片已上传
 redisTemplate.opsForHash().put(fileMD5, chunkIndex.toString(), "1");
 return Result.success("分片上传成功");
 }
 // 合并分片
 @PostMapping("/merge")
 public Result mergeFile(@RequestBody MergeDTO mergeDTO) throws Exception {
 String fileMD5 = mergeDTO.getFileMD5();
 String fileName = mergeDTO.getFileName();
 // 
获取所有分片文件
 File shardDir = new File(SHARD_TEMP_PATH + fileMD5);
 File[] shardFiles = shardDir.listFiles();
 if (shardFiles == null || shardFiles.length == 0) {
 return Result.fail("无分片文件");
 }
 // 
按分片编号排序
 Arrays.sort(shardFiles, Comparator.comparingInt(f -> Integer.parseInt(f.getName())));
 // 
合并分片到目标文件
 File targetFile = new File("/upload/" + fileName);
 try (FileOutputStream out = new FileOutputStream(targetFile)) {
 for (File shard shardFiles) {
 try (FileInputStream in = new FileInputStream(shard)) {
 byte[] buffer = new byte[1024  1024];
 int len;
 while ((len = in.read(buffer)) != -1) {
 out.write(buffer, 0, len);
 }
 }
 shard.delete(); // 合并后删除临时分片
 }
 }
 // 
删除Redis分片状态
 redisTemplate.delete(fileMD5);
 return Result.success("文件合并成功，路径：" + targetFile.getAbsolutePath());
 }
}

优化指南：这些细节决定用户体验

代码能跑了，但想让上传「又快又稳」，还得注意这些优化点。我整理了一张表，对比不同方案的效果，你可以根据项目场景选：

优化点	具体方案	适用场景	效果（亲测）
分片大小	小文件（1GB）：5-10MB；视频文件：10-20MB	所有场景	传输速度提升30%-50%，减少请求次数
并发控制	前端并发数=3-5（避免浏览器请求限制）；后端线程池核心线程数=CPU核心数*2	网络好、服务器资源充足时	大文件上传时间缩短40%，服务器负载更稳定
断点状态存储	用Redis Hash存分片状态（过期时间设24小时），替代MySQL	高并发上传场景	查询延迟从50ms降到5ms，支持每秒1000+查询

另外还有2个「反常识」的优化技巧：

动态调整分片大小：网络差时用小分片（2MB），减少单次传输失败概率；网络好时用大分片（10MB），减少请求次数。可以通过前端测网速（用navigator.connection.downlink）动态调整，我之前帮一个跨境项目做时，加了这个逻辑后，弱网环境下重传率降了60%。

合并文件时用NIO：Java IO流合并大文件很慢（尤其10GB以上），换成NIO的FileChannel.transferTo()效率更高——我测试合并一个20GB的文件，IO流用了15分钟，NIO只用了3分钟，原理是NIO直接操作内核缓冲区，减少用户态内核态切换。Spring官方文档也提到，处理大文件IO优先用NIO（Spring Web文档-Multipart处理）。

最后再提醒一句：上线前一定要做「极限测试」——用100GB的视频、弱网环境、多用户并发上传这三种场景测，看看会不会OOM、合并失败或服务器扛不住。我之前有个项目就是没测多用户并发，上线后Redis连接池满了，后来调大连接池参数才解决。你按这些方法试完，如果遇到类似问题，或者有更骚的优化技巧，欢迎在评论区告诉我，咱们一起交流～

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说到文件唯一标识，你可别觉得随便用个文件名就行——我之前帮一个客户做文件管理系统时，就踩过这个坑：用户把“课程视频.mp4”改成“final_课程视频_v2.mp4”，系统直接把它当成新文件，之前传了一半的分片全白存了，用户气得差点摔电脑。所以文件名这东西太不靠谱，得从文件本身的“指纹”入手才行。

最常用的就是算文件内容的哈希值，比如MD5或者SHA——你可以理解成给文件内容生成一个“数字指纹”，只要内容不变，这个指纹就不变，哪怕文件名改得花里胡哨都没用。前端实现也不难，用JavaScript的File API把文件读成二进制数据，再用spark-md5这类库算个哈希值，几行代码就搞定。不过光有内容哈希还不够，我遇到过另一种情况：用户复制了同一个文件，内容完全一样，但因为复制后文件的“修改时间”变了，这时候如果只看内容哈希，系统会认为是同一个文件，但实际可能是两个独立的上传任务，这就需要加点元信息来区分了。

所以靠谱的做法是把“内容哈希+文件大小+修改时间戳”组合起来——比如用MD5(文件内容)得到一个32位字符串，再拼接上文件大小（比如1024000字节）和最后修改时间（比如1620000000000毫秒），最后再整体算一次哈希作为唯一标识。这样一来，就算用户复制了文件（内容和大小没变，但修改时间变了），系统也能认出这是两个不同的上传任务；反过来，如果用户只是重命名或者移动文件位置，只要内容、大小、修改时间没变，标识就不变，断点续传状态就能准确匹配。之前那个客户的系统用了这个方案后，文件标识冲突率直接降到0，用户再也没因为重传问题来投诉过。

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分块上传的分片大小应该如何设置？

分片大小 根据文件类型和网络环境动态调整，通常选择2MB-10MB：小文件（100MB以内）优先2-5MB，减少请求次数；大文件（1GB以上）可设为5-10MB，平衡传输效率与服务器压力；视频等超大文件可放宽至10-20MB。实际开发中，还可通过前端检测网络带宽（如利用navigator.connection.downlink）动态调整，弱网环境用小分片降低重传概率，网络良好时用大分片提升速度。

断点续传中的“文件唯一标识”用什么方式生成比较可靠？

推荐结合文件内容特征生成唯一标识，常用方式是计算文件的MD5或SHA哈希值，可通过前端JavaScript的File API读取文件内容后计算。为避免文件名重命名导致标识变化， 额外结合文件大小、最后修改时间等元信息（如“MD5(文件内容)+文件大小+修改时间戳”），确保即使文件重命名或复制，只要内容未变，标识仍一致，从而准确匹配断点续传状态。

前端如何控制分片上传的并发数量？

前端并发数 控制在3-5个，避免超过浏览器对同一域名的并发请求限制（通常为6个）。实现时可将分片列表按批次分割，每批包含3-5个分片，用Promise.all处理当前批次的上传请求，完成后再处理下一批次。例如使用循环+slice截取分片数组，结合async/await实现“分批并发”，既能提升上传速度，又能避免请求拥堵。

分块上传和普通表单上传相比，主要优势是什么？

分块上传的核心优势在于解决大文件上传痛点：一是支持断点续传，网络中断后无需重新上传整个文件，仅需补充未完成分片；二是降低服务器内存压力，通过小分片传输避免一次性加载大文件导致的内存溢出；三是提升用户体验，可实时展示上传进度（基于已传分片比例），且分片独立传输可减少因单个分片失败导致的整体重试成本。普通表单上传则难以应对100MB以上大文件，易受网络波动影响，重传成本高。

文件合并时发现分片丢失或损坏，应该如何处理？

需通过“分片校验+状态记录”双重机制保障： 每个分片上传时需携带分片MD5值，后端接收后立即校验，不一致则拒绝存储并返回错误，要求前端重新上传该分片； 合并前通过Redis或数据库核对已上传分片数量是否与总分片数一致，若存在缺失分片，前端调用断点续传接口重新获取未上传分片列表并补充上传。 临时分片文件 设置24小时过期清理机制，避免无效存储占用磁盘空间。