如何使用Golang处理大规模文件上传与下载_Golang大文件上传下载优化

http.FileServer 不适用于大文件上传下载，因其无流式控制、内存占用高、不支持断点续传与并发限速；需用 multipart.Reader 流式解析并 os.File 追加写入，配合 io.copyN 或带缓冲的 io.Copy 控制内存与吞吐。

为什么 http.FileServer 直接用在大文件上传下载上会出问题

它根本没做流式控制，上传时所有数据先读进内存再写磁盘，1GB 文件可能吃掉 2GB 内存；下载时默认不设 Content-Length 或分块传输，客户端容易超时或断连。更麻烦的是，它不支持断点续传、进度回调、并发限速这些生产必需能力。

• 上传场景下，request.ParseMultipartForm 默认限制 32MB，超限直接返回 http: request body too large
• 下载时若用 io.Copy 直接转发文件句柄但没设 ResponseWriter 的缓冲区，小包频繁 syscall 会拖慢吞吐
• HTTP/1.1 下没有 Range 处理逻辑，无法支持视频拖拽、断点续传

用 multipart.Reader + os.File 流式解析上传文件

绕过 ParseMultipartForm 的内存陷阱，手动读取 multipart boundary，边读边写磁盘，内存占用稳定在几 KB。

• 调用 r.MultipartReader() 获取 *multipart.Reader，再用 NextPart() 遍历每个 part
• 对文件 part，用 os.OpenFile(path, os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_appEND, 0644) 打开追加写入，避免覆盖
• 务必用 io.CopyN(dst, src, part.Size) 或带 buffer 的 io.Copy（如 bufio.NewWriterSize(f, 1），别裸调 io.Copy
• 上传完成前不要 close 文件句柄，否则部分数据可能丢失（尤其在高并发下）

// 示例：流式保存上传文件 part, err := mr.NextPart() if err == nil && part.Header.Get("Content-Disposition") != "" {     f, _ := os.OpenFile("upload.bin", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0644)     defer f.Close()     buf := make([]byte, 1<<16)     for {         n, _ := part.Read(buf)         if n == 0 { break }         f.Write(buf[:n])     } }

下载时必须支持 Range 请求与 Content-Range 响应

否则前端播放器、下载工具无法拖动或重试，用户感知就是“卡死”或“只能从头下”。golang 标准库的 http.ServeContent 已内置完整 Range 处理，但必须传入正确参数。

• 文件必须用 os.Open 打开（不能用 os.ReadFile），且 stat.Size() 要准确
• 调用 http.ServeContent(w, r, filename, modTime, file)，其中 file 是 *os.File，不是 []byte
• 如果文件是动态生成（如 zip 打包），无法用 ServeContent，得手动解析 r.Header.Get("Range")，用 file.Seek(offset, 0) 定位再 io.CopyN
• 注意 Nginx 等反向代理可能吞掉 Range 头，需配置 proxy_set_header Range $http_range;

上传进度与并发控制靠中间件 + 临时文件名隔离

Go 本身不提供上传进度钩子，得在流式写入时嵌入计数逻辑，并把进度存在内存或 Redis 中——但要注意并发安全和清理时机。

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• 为每个上传请求生成唯一 ID（如 uuid.NewString()），用作临时文件名和进度 key
• 写文件时每写入 1MB 更新一次 Redis 中的 upload:progress:{id}，值为已写入字节数
• 用 sync.WaitGroup 或 context.WithTimeout 控制单个上传最大耗时，防止慢连接占满 goroutine
• 上传失败或超时后，必须触发清理函数删临时文件，否则磁盘会被撑爆（建议用 os.RemoveAll + 定期扫描过期文件）

真正难的不是代码怎么写，而是临时文件生命周期管理、Redis 进度一致性、以及反向代理对 Connection: keep-alive 和 Transfer-Encoding: chunked 的兼容性——这些地方一漏，线上就丢文件或卡死。