1、文件过大会导致带宽资源紧张，请求速度下降 ；
2、如果上传过程中服务中断、网络中断 、页面崩溃，可能会导致文件重新开始上传。
前端选择文件后上传，后端在处理文件过程中，首先会将文件加载到 运行内存中 ，之后再调用相应的API进行 写入硬盘 内存的操作，完成整个文件的上传。
但这样直接上传文件，可能会因为某个环节出了问题导致整个流程的雪崩，所以大文件直接上传是不可取的。
解决问题最好办法是 分片断点续传 ，该方式主要是针对 大文件（比如100M以上的文件） 。
顾名思义就是 断点 和 续传
在文件上传过程中，将一个要上传的文件 分成N块 ，然后使用 多线程并发多块上传 ，因为某种原因导致上传被中断或暂停，此时中断或暂停的位置就成为 断点 。
前端每上传一片，将会被加载到 运行内存中 ，加载完毕后再写入硬盘，此时运行内存的临时变量会被释放，然后此临时变量会被下一片占用，再进行写入，释放...
意思是指从中断的位置继续上传剩下的部分文件，而不是从头开始上传。
上传完毕后，在服务端进行合并（合并的操作是在后端进行的，前端只是调用接口，合并的方式是由后端决定的，到底是上传一片就合并一片，或者是上传所有的之后整体进行合并）。
方式：
html5z之前的方式是 flash 和 activeX
html5提供了文件二进制流进行分割的slice方法。
文件的分片，一般在2-5M之间。这一步得到了每一片文件的内容、每一块的序号、每一块的大小、总块数等数据。
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
第一种方式：
第二种方式
用flashget1.9.6版本 断点续传方法： 进入引用页，再一次获取下载地址，右键查看下载地址属性并且复制“地址(URL)”替换掉flashget1.9.6上下载未完成的任务的地址，然后就可以了。 没有多任务的方法，因为js是记IP的，一个IP只能一个任务。
