背景
实际生产中经常遇到这样的场景：为减小服务器压力，上传附件尤其是图片的时候，往往需要限制上传文件的大小。而限制的方案也有两种，一种就是限制用户可上传的文件大小，由用户来选择上传的文件和如果文件过大由用户自行进行压缩裁剪；另一种就是由服务进行图片的压缩和大小控制然后再上传到服务器。这里主要介绍的是第二种方案。
主要技术
前边有介绍过证书的生成和下载，其中就有证书的压缩和打包的相关操作，感兴趣的可以看下本人的那篇文章。这里同样是采用的该原理，步骤如下：
关键步骤
图片文件-->文件流（base64位编码）-->canvas-->压缩-->生成压缩后的文件-->上传。
这里的压缩过程，做了相应的优化。优化方案有两种，一种是重复压缩，一种是计算比例压缩。
而由于压缩比和文件大小并不是正比例关系，所有可以保险起见再乘以一个系数。比如：quality: 1024*0.7/fileObj.size（0.7是保险系数，1024是限制大小1M的意思，可根据个人需要自行调整参数，也可以封装成接口参数统一修改）
这里还自行封装了一个进度组件，使用的是原生js。
代码
代码和相关注释如下：
1 <!DOCTYPE html> 2 <html> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <title>文件压缩上传</title> 6 <script type="text/javascript"> 7 /* 8 三个参数 9 file：一个是文件(类型是图片格式)， 10 w：一个是文件压缩的后宽度，宽度越小，字节越小 11 objDivOrCallback：一个是容器或者回调函数 12 photoCompress() 13 */ 14 function photoCompress(file,w,objDivOrCallback) { 15 var ready = new FileReader() 16 /*开始读取指定的Blob对象或File对象中的内容. 当读取操作完成时,readyState属性的值会成为DONE,如果设置了onloadend事件处理程序,则调用之.同时,result属性中将包含一个data: URL格式的字符串以表示所读取文件的内容.*/ 17 ready.readAsDataURL(file) 18 ready.onload = function() { 19 var re = this.result 20 canvasDataURL(re, w, objDivOrCallback) 21 } 22 } 23 function canvasDataURL(path, obj, callback) { 24 var img = new Image() 25 img.src = path 26 img.onload = function(){ 27 var that = this 28 // 默认按比例压缩 29 var w = that.width, 30 h = that.height, 31 scale = w / h 32 w = obj.width || w 33 h = obj.height || (w / scale) 34 var quality = 0.7 // 默认图片质量为0.7 35 //生成canvas 36 var canvas = document.createElement('canvas') 37 var ctx = canvas.getContext('2d') 38 // 创建属性节点 39 var anw = document.createAttribute("width") 40 anw.nodeValue = w 41 var anh = document.createAttribute("height") 42 anh.nodeValue = h 43 canvas.setAttributeNode(anw) 44 canvas.setAttributeNode(anh) 45 ctx.drawImage(that, 0, 0, w, h) 46 // 图像质量 47 if(obj.quality && obj.quality <= 1 && obj.quality > 0) { 48 quality = obj.quality 49 } 50 // quality值越小，所绘制出的图像越模糊 51 var base64 = canvas.toDataURL('image/jpeg', quality) 52 // 这里不能直接quality: 0.2，因为这样就相当于还是在原来的大小的基础上压缩 53 var bl = convertBase64UrlToBlob(base64) 54 // 如果还大于1M，继续压缩--代码待优化，可以减去重复生成文件和转码的过程 55 if (bl.size/1024 > 1025) { 56 // 其实也可以在这里直接写一个匹配压缩比直到大小小于1的方法 57 photoCompress(bl, { 58 quality: 0.5 * obj.quality 59 }, callback) 60 } else { 61 callback(bl) 62 } 63 // 回调函数返回base64的值--改为返回文件对象 64 // callback(base64) 65 } 66 } 67 /** 68 * 将以base64的图片url数据转换为Blob 69 * @param urlData 70 * 用url方式表示的base64图片数据 71 */ 72 function convertBase64UrlToBlob(urlData) { 73 var arr = urlData.split(','), mime = arr[0].match(/:(.*?);/)[1], 74 bstr = atob(arr[1]), n = bstr.length, u8arr = new Uint8Array(n) 75 while(n--) { 76 u8arr[n] = bstr.charCodeAt(n) 77 } 78 return new Blob([u8arr], {type:mime}) 79 } 80 81 82 var xhr 83 //上传文件方法 84 function UpladFile() { 85 var fileObj = document.getElementById("file").files[0] // js 获取文件对象 86 var url = "http://pxjy.api.test.nercel.cn/file/publicFile/upload" // 接收上传文件的后台地址 87 88 var form = new FormData() // FormData 对象 89 90 if(fileObj.size/1024 > 1025) { //大于1M，进行压缩上传 91 photoCompress(fileObj, { 92 // 这里还有一种方案，那就是这里的quality改为计算压缩比（由于压缩比和文件大小并不是正比例关系，所有可以保险起见再乘以一个系数） 93 // 压缩比计算的方案:quality: 1024*0.7/fileObj.size--0.7是保险系数--这些参数可以进一步封装 94 quality: 0.2 95 // }, function(base64Codes){ 96 // 修改为返回文件对象 97 }, function(bl){ 98 //console.log("压缩后：" + base.length / 1024 + " " + base); 99 // var bl = convertBase64UrlToBlob(base64Codes) 100 // form.append("file", bl, "file_"+Date.parse(new Date())+".jpg"); // 文件对象 101 form.append("multipartFile", bl, "file_"+Date.parse(new Date())+".jpg") // 文件对象 102 xhr = new XMLHttpRequest() // XMLHttpRequest 对象 103 xhr.open("post", url, true) //post方式，url为服务器请求地址，true 该参数规定请求是否异步处理。 104 xhr.setRequestHeader("enctype", "multipart/form-data") // 设置请求头 105 xhr.setRequestHeader("Authorization", "Bearer 8d782bb1-768f-4fa7-80d2-5e2b6d6a6f64") // 设置请求头 106 // open后才可以设置头 107 xhr.onload = uploadComplete //请求完成 108 xhr.onerror = uploadFailed //请求失败 109 110 xhr.upload.onprogress = progressFunction//【上传进度调用方法实现】 111 xhr.upload.onloadstart = function(){//上传开始执行方法 112 ot = new Date().getTime() //设置上传开始时间 113 oloaded = 0//设置上传开始时，以上传的文件大小为0 114 }; 115 116 xhr.send(form) //开始上传，发送form数据 117 }) 118 } else { //小于等于1M 原图上传 119 // form.append("file", fileObj) // 文件对象 120 form.append("multipartFile", fileObj) // 文件对象 121 xhr = new XMLHttpRequest() // XMLHttpRequest 对象 122 xhr.open("post", url, true) //post方式，url为服务器请求地址，true 该参数规定请求是否异步处理。 123 xhr.setRequestHeader("enctype", "multipart/form-data") // 设置请求头 124 xhr.setRequestHeader("Authorization", "Bearer 8d782bb1-768f-4fa7-80d2-5e2b6d6a6f64") // 设置请求头 125 // open后才可以设置头 126 xhr.onload = uploadComplete //请求完成 127 xhr.onerror = uploadFailed //请求失败 128 129 xhr.upload.onprogress = progressFunction//【上传进度调用方法实现】 130 xhr.upload.onloadstart = function() {//上传开始执行方法 131 ot = new Date().getTime() //设置上传开始时间 132 oloaded = 0//设置上传开始时，以上传的文件大小为0 133 } 134 135 xhr.send(form) //开始上传，发送form数据 136 } 137 } 138 139 //上传成功响应 140 function uploadComplete(evt) { 141 //服务断接收完文件返回的结果 142 var data = JSON.parse(evt.target.responseText) 143 if(data.code === 200) { 144 uploadSuccess() 145 } else { 146 uploadFailed() 147 } 148 149 } 150 //上传失败 151 function uploadFailed(evt) { 152 alert("上传失败！") 153 } 154 //上传成功 155 function uploadSuccess(evt) { 156 alert("上传成功！") 157 } 158 //取消上传 159 function cancleUploadFile(){ 160 xhr.abort() 161 } 162 163 //上传进度实现方法，上传过程中会频繁调用该方法 164 function progressFunction(evt) { 165 var progressBar = document.getElementById("progressBar") 166 var percentageDiv = document.getElementById("percentage") 167 // event.total是需要传输的总字节，event.loaded是已经传输的字节。如果event.lengthComputable不为真，则event.total等于0 168 if (evt.lengthComputable) {// 169 progressBar.max = evt.total 170 progressBar.value = evt.loaded 171 percentageDiv.innerHTML = Math.round(evt.loaded / evt.total * 100) + "%" 172 } 173 var time = document.getElementById("time") 174 var nt = new Date().getTime()//获取当前时间 175 var pertime = (nt-ot)/1000 //计算出上次调用该方法时到现在的时间差，单位为s 176 ot = new Date().getTime() //重新赋值时间，用于下次计算 177 var perload = evt.loaded - oloaded //计算该分段上传的文件大小，单位b 178 oloaded = evt.loaded//重新赋值已上传文件大小，用以下次计算 179 //上传速度计算 180 var speed = perload/pertime//单位b/s 181 var bspeed = speed 182 var units = 'b/s'//单位名称 183 if(speed/1024>1) { 184 speed = speed/1024 185 units = 'k/s' 186 } 187 if(speed/1024>1) { 188 speed = speed/1024 189 units = 'M/s' 190 } 191 speed = speed.toFixed(1) 192 //剩余时间 193 var resttime = ((evt.total-evt.loaded)/bspeed).toFixed(1) 194 time.innerHTML = '，速度：'+speed+units+'，剩余时间：'+resttime+'s' 195 if(bspeed==0) time.innerHTML = '上传已取消' 196 } 197 </script> 198 </head> 199 <body> 200 <progress id="progressBar" value="0" max="100" style=" 300px;"></progress> 201 <span id="percentage"></span><span id="time"></span> 202 <br /><br /> 203 <input type="file" id="file" name="myfile" accept="image/x-png, image/jpg, image/jpeg, image/gif"/> 204 <input type="button" onclick="UpladFile()" value="上传" /> 205 <input type="button" onclick="cancleUploadFile()" value="取消" /> 206 </body> 207 </html>
此处是借鉴网上思路的基础上的个人修改完善后的代码， 并且有待有时间的时候做进一步封装优化和封装成npm组件以及vue组件。
代码git地址：
扩展
png图片的另一种压缩方案
png的简介
什么是png：
PNG的全称叫便携式网络图型（Portable Network Graphics）是目前最流行的网络传输和展示的图片格式，原因有如下几点：
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无损压缩：PNG图片采取了基于LZ77派生算法对文件进行压缩，使得它压缩比率更高，生成的文件体积更小，并且不损失数据。 -
体积小：它利用特殊的编码方法标记重复出现的数据，使得同样格式的图片，PNG图片文件的体积更小。网络通讯中因受带宽制约，在保证图片清晰、逼真的前提下，优先选择PNG格式的图片。 -
支持透明效果：PNG支持对原图像定义256个透明层次，使得图像的边缘能与任何背景平滑融合，这种功能是GIF和JPEG没有的。
当初就是因为png的透明特性才开始喜欢它的。
png的类型：
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PNG 8：PNG 8中的8，其实指的是8bits，相当于用2^8（2的8次方）大小来存储一张图片的颜色种类，2^8等于256，也就是说PNG 8能存储256种颜色，一张图片如果颜色种类很少，将它设置成PNG 8得图片类型是非常适合的。 -
PNG 24：PNG 24中的24，相当于3乘以8 等于 24，就是用三个8bits分别去表示 R（红）、G（绿）、B（蓝）。R(0~255),G(0~255),B(0~255)，可以表达256乘以256乘以256=16777216种颜色的图片，这样PNG 24就能比PNG 8表示色彩更丰富的图片。但是所占用的空间相对就更大了。 -
PNG 32：PNG 32中的32，相当于PNG 24 加上 8bits的透明颜色通道，就相当于R（红）、G（绿）、B（蓝）、A（透明）。R(0~255),G(0~255),B(0~255),A(0~255)。比PNG 24多了一个A（透明），也就是说PNG 32能表示跟PNG 24一样多的色彩，并且还支持256种透明的颜色，能表示更加丰富的图片颜色类型。
png图片的数据编码：
PNG图片的数据结构其实跟http请求的结构很像，都是一个数据头，后面跟着很多的数据块，如下图所示：
使用16进制编码打开png图片，部分编码示例如下：
8950 4e47 0d0a 1a0a：这个是PNG图片的头，所有的PNG图片的头都是这一串编码，图片软件通过这串编码判定这个文件是不是PNG格式的图片。
0000 000d：是iHDR数据块的长度，为13。
4948 4452：是数据块的type,为IHDR，之后紧跟着是data。
0000 0292：是图片的宽度。
0000 024e：是高度。
以此类推，每一段十六进制编码就代表着一个特定的含义。感兴趣的可以自行百度。
所以，颜色重复度越大的、越接近的（渐变的颜色或透明度等），编码重复度就越大，就越容易压缩。
压缩原理：
png图片用差分编码（Delta encoding）对图片进行预处理，处理每一个的像素点中每条通道的值。
压缩阶段会将预处理阶段得到的结果进行Deflate压缩，它由 Huffman 编码 和 LZ77压缩构成。
压缩后的结果就是一串处理后的编码，保存到数据库中，占用空间会小很多，在使用的时候，再进行逆向解析渲染。
具体代码暂无。