md5加密spark-md5

盘算md5值，整个文件盘算大概分片盘算

在前端开发项目中，通常利用spark-md5库来天生md5值。有两种方法，一种是直接将整个文件传入，直接返回文件的md5。这种方法对于小文件会比力有上风，简朴而且速率超快。
另一种方法是利用js中File对象的 slice() 方法（ File.prototype.slice ）将文件分片后逐个传入 spark.appendBinary() 方法来盘算，末了通过 spark.end() 方法输出md5。分片盘算md5，对于大文件和超大文件会非常有利，不容易堕落，不占用大内存
留意：
1.1G左右的文件，分片Md5盘算的耗时大概是整个文件Md5盘算的一半,文件越大越显着
2. 大文件(大于4G)肯定要分片盘算Md5值，缘故原由：大文件一次性盘算Md5偶然会碰到卡死征象大概没有相应，缘故原由是FileReader是 JavaScript 中用于读取文件内容的 API,在利用FileReader读取大文件(大于4G)时，它将整个文件加载到内存中举行处理处罚，而大文件大概会超出欣赏器的内存限定，导致欣赏器瓦解或运行迟钝。因此，对于大文件(大于4G)必要分片盘算Md5值
3. 再进一步优化就是放在web worker中盘算，由于文件的MD5值盘算是纯运算，将壅闭JS主线程的运行，在文件较大时，盘算过程将使得欣赏器长时间处于无相应状态而web-worker与JS处于差异的线程，相互并不壅闭，因此可以将一些耗时的纯运算放在web-worker中举行，等候完成后关照到JS主线程
整个文件盘算md5（实用于小文件）

分片盘算md5（实用于大文件）

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