一、无组件上传的原理

我还是一点一点用一个实例来说明的吧，客户端HTML如下。要浏览上传附件，我们通过<input type="file">元素，但是一定要注意必须设置form的enctype属性为"multipart/form-data"：



后台asp程序中，以前获取表单提交的ASCII 数据，非常的容易。但是如果需要获取上传的文件，就必须使用Request对象的BinaryRead方法来读取。BinaryRead方法是对当前输入流进行指定字节数的二进制读取，有点需要注意的是，一旦使用BinaryRead 方法后，再也不能使用Request.Form 或 Request.QueryString 集合了。结合Request对象的TotalBytes属性，可以将所有表单提交的数据全部变成二进制，不过这些数据都是经过编码的。首先让我们来看看这些数据是如何编码的，有无什么规律可循，编段代码，在代码中我们将BinaryRead读取的二进制转化为文本，输出出来，在后台的upload.asp中（注意该示例不要上传大文件，否则可能会造成浏览器死掉）：



简单起见，上传一个最简单的文本文件(G:\homepage.txt，内容为"宝玉：http://www.webuc.net")来试验一下，文本框filename中保留默认值"default filename"，提交看看输出结果：
-----------------------------



可以看出来对于表单中的项目，是用过"-----------------------------7d429871607fe"这样的边界来分隔成一块一块的，每一块的开始都有一些描述信息，例如：Content-Disposition: form-data; name="filename"，在描述信息中，通过name="filename"可以知道表单项的name。如果有filename="G:\homepage.txt"这样的内容，说明是一个上传的文件，如果是一个上传的文件，那么描述信息会多一行Content-Type: text/plain来描述文件的Content-Type。描述信息和主体信息之间是通过换行来分隔的。

基本上清晰了，根据这个规律我们就知道该怎么来分离数据，再对分离的数据进行处理了，不过差点忽略一个问题，就是边界值(上例中的"-----------------------------7d429871607fe")是怎么知道的？每次上传这个边界值是不一样的，还好还好asp中可以通过Request.ServerVariables( "HTTP_CONTENT_TYPE")来获之，例如上例中HTTP_CONTENT_TYPE内容为："multipart/form-data; boundary=---------------------------7d429871607fe"，有了这个，我们不仅可以判断客户端的form中有无使用enctype="multipart/form-data"(如果没有使用，那么下面就没必要执行啦)，还可以获取边界值boundary=---------------------------7d429871607fe。（注意：这里获取的边界值比上面的边界值开头要少"--"，最好补充上。）

至于如何分析数据的过程我就不多赘述了，无非就是借助InStr,Mid等这样的函数来分离出来我们想要的数据。

二、分块上传，记录进度

要实时反映进度条，实质就是要实时知道当前服务器获取了多少数据？再回想一下我们实现上传的过程，我们是通过Request.BinaryRead(Request.TotalBytes)来实现的，在Request的过程中我们无法得知当前服务器获取了多少数据。所以只能通过变通的方法了，如果我们可以将获取的数据分成一块一块的，然后根据已经上传的块数我们就可以算出来当前上传了多大了！也就是说，如果我1K为1块，那么上传1MB的输入流就分成1024块来获取，例如我当前已经获取了100块，那么就表明当前上传了100K。当我提出分块的时候很多人觉得不可思议，因为他们都忽略BinaryRead方法不仅是可以读取指定大小，而且可以连续读取的。

写个例子来验证一下分块读取的完整性，在刚才的例子基础上（注意该示例不要上传大文件，否则可能会造成浏览器死掉）：



试验一下上传刚才的文本文件，输出结果证明这样分块读取的内容是完整的，并且在While循环中，我们可以在每次循环时将当前状态记录到Application中，然后我们就可以通过访问该Application动态获取上传进度条。

另：上例中是通过字符串拼接的，如果是要拼接二进制数据，可以通过ADODB.Stream对象的Write方法，示例代码如下：



三、保存上传的文件通过Request.BinaryRead获取提交数据，分离出上传文件后，根据数据类型的不同，保存方式也不同：

对于二进制数据，可以直接通过ADODB.Stream对象的SaveToFile方法，将二进制流保存成为文件。
对于文本数据，可以通过TextStream对象的Write方法，将文本数据保存到文件中。

对于文本数据和二进制数据，是可以方便的相互转换的，对于上传小文件来说，两者基本上没什么差别。但是两种方式保存时还是有一些差别的，对于ADODB.Stream对象，必须将所有数据全部装载完才可以保存成文件，所以使用这种方式如果上传大文件将很占用内存，而对于TextStream对象，可以在文件创建好后，一次Write一部分，分多次Write，这样的好处是不会占用服务器内存空间，结合上面分析的分块获取数据原理，我们可以每获取一块上传数据就将之Write到文件中。我曾做过试验，同样本机上传一个200多MB的文件，使用第一种方式内存一直在涨，到最后直接提示计算机虚拟内存不足，最可恨是即使进度条表示文件已经上传完，但是最终文件还是没有保存上。而使用后一种方法，上传过程中内存基本上无什么变化。

四、未解决的难题

我在博客园上看到Bestcomy描述他的Asp.Net上传组件是可以和Sever.SetTimeOut无关的，而在Asp中我是没能做到，对于上传大文件，就只有将Server.SetTimeOut设置为一个很大的值才可以。不知道有没有比较好的解决方法。

如果我们在保存文件时，使用TextStream对象的Write方法，那么如果用户上传时中断了文件传输，已经上传的那部分文件还是在的，如果可以断点续传就好了。关键问题是Request.BinaryRead方法虽然可以分块读取，但是却不能跳过某一段读取！

五、结束语

原理基本上是说清楚了，但是实际代码要比这复杂的多，要考虑很多问题，最麻烦在分析数据那部分，对于每一块获取的数据，要分析是不是属于描述信息，是表单项目还是上传的文件，文件是否已经上传结束……

相信根据上面的描述，您也可以开发出您自己功能强大的无组件上传组件。我想更多的人关心的只是代码，而不会自己动手去写的，也许没有时间，也许水平还不够，更多的只是已经成为了一种习惯……我在CSDN上见过太多技术八股文——一段说明，然后全是代码。授人以鱼不若授人以渔，给你一个代码，也许你并不会去思考为什么，直接拿去用，当下次碰到类似的问题的时候，还是不知道为什么，希望此文能让更多人学到点什么，最重要是“悟”到点什么！

Asp无组件上传带进度条(续)

几个月前，写过一篇关于Asp无组件上传带进度条的Blog，当时主要分析了一下通过Web文件上传并在后台获取分析数据的实现原理。其中实现进度条的根本就是要实现分块获取数据，根据分块大小和块数记录已上传大小。还有一些具体的细节问题当时并没有说清楚：

Q: 进度信息如何访问？
A: 进度信息保存在Application中，每次上传时生成一个进度ID，根据这个进度ID可以检索Application中的当前上传进度信息。

Q: 进度信息以什么形式保存在Application中？
A: Asp太弱了，我分别试过Scripting.Dictionary和XMLDom，但是Asp中Application不能保存这种对象，要是asp.net就直接可以用Hashtable了。最后是在Application中用一个ADODB.Recordset对象来保存进度相关信息。

Q: 怎么保证的页面能即时反应显示进度条信息？
A:
文件开头加上声明来关闭会话状态
要保证禁用缓存:
Response.CacheControl = "no-cache"
Response.Expires = -1

Q: 可以上传多大文件？
A: 这个和网速，服务器内存等多方面因素有关，将Server.ScriptTimeout设置足够长，那么理论上可以和服务器保持连接很长时间。因为在asp中，不能实现对文件的“追加”写入，必须将所有待写入文件的数据都先保存在内存，这样如果上传大文件，那么将很占用服务器内存（文本文件可以使用TextStream.Write追加写入）。在asp.net下就比较爽了，分块读取的时候，每读一块分析一块，然后将上传文件的数据内容“追加”写入硬盘文件中，对内存占用很小很小。一般几十MB的文件还是没问题，太大的上传其实对于web下也不是很有意义。
这是asp的硬伤，没办法解决的事情，除非asp支持文件的分块“追加”写入（文本文件除外——TextStream.Write），才可以解决内存占用问题，现在是上传文件多大就会占用多大内存，因为asp中必须将完整文件流保存在内存中，然后从内存写入文件，不过对于几十mb的文件还是足够应付的。还有CPU占用也是一个问题，主要是对上传的流进行分析时会很占CPU，如果可以分块追加写入文件，那么就可以分块分析，那么CPU占用也会小很多。

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