背景：
说到本人第一次使用spark-md5.js还是差不多一年以前的时候了，当时后台老大说要搞一个文件分片上传的功能。我当时就心想：what？啥是文件分片上传，完全没听过好吗？
至于我当时内心那个慌就不多描述了，总之文件分片上传需要一个识别文件的唯一标识，而md5是非常合适的。spark-md5.js就是前端在文件上传前在本地计算md5的很可靠的方案
使用：
首先要做的当然是在html文件中引入spark-md5.js咯，根据自己的需求可以引入压缩版或者开发版
在此之前必须说明，这里用到了html5提供的FileReader接口，目前实现了这个接口的浏览器有FireFox3.6+ 、chrome6+、IE10+，因此如果需要更多的兼容的话、抱歉，我目前也没有找到好的方法
这里提供了两个方法；一种是用SparkMD5.hashBinary( ) 直接将整个文件的二进制码传入直接返回文件的md5、这种方法对于小文件会比较有优势——简单并且速度快。
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( )方法来计算、最后通过spark.end( )方法输出结果，很明显，这种方法对于大型文件会非常有利——不容易出错，并且能够提供计算的进度信息
我们开始吧，接下来上代码：
首先第一种方法：
var running = false; //running用于判断是否正在计算md5
function doNormalTest( input ) { //这里假设直接将文件选择框的dom引用传入
if (running) { // 如果正在计算、不允许开始下一次计算
return;
}
var fileReader = new FileReader(), //创建FileReader实例
time;
fileReader.onload = function (e) { //FileReader的load事件，当文件读取完毕时触发
running = false;
// e.target指向上面的fileReader实例
if (file.size != e.target.result.length) { //如果两者不一致说明读取出错
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); //计算md5并返回结果
}
};
fileReader.onerror = function () { //如果读取文件出错，取消读取状态并弹框报错
running = false;
alert("ERROR:FileReader onerror was triggered, maybe the browser aborted due to high memory usage.");
};
running = true;
fileReader.readAsBinaryString( input.files[0] ); //通过fileReader读取文件二进制码
};
接下上第二种方法：
function doIncrementalTest( input ) { //这里假设直接将文件选择框的dom引用传入
if (running) {
return;
}
//这里需要用到File的slice( )方法，以下是兼容写法
var blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice,
file = input.files[0],
chunkSize = 2097152, // 以每片2MB大小来逐次读取
chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize),
currentChunk = 0,
spark = new SparkMD5(), //创建SparkMD5的实例
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(); // 完成计算，返回结果
}
};
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();
}
接下来你只要在input的onchange事件处理程序中调用doNormalTest或doIncrementalTest方法，并将input元素的dom节点传入就可以了
除此之外，作者在他的demo里面也有使用的详细实例。如果觉得不明白可以直接通过下面的下载方法下载后看demo
下载：
最后，如果你需要这个工具可以通过npm直接安装，
npm i spark-md5
或者到作者的github上直接下载：
