直接用 <input type="file" multiple> 提交大批量文件会导致内存溢出，因浏览器缓存所有 File 对象及其元数据；应按大小分片处理，小文件分批提交，大文件分片上传并限流，且需在 change 事件中用 SubtleCrypto 生成唯一 ID 缓存。
直接用 <input type="file" multiple> 提交大批量文件，浏览器会在内存中缓存所有 File 对象及其元数据，哪怕你只打算发个文件名列表——一旦选中 100 个 50MB 的视频，光 FileList 就可能吃掉 2GB+ 内存，页面卡死或直接 OOM。这不是后端的问题，是前端没做分段控制就交出去了。
为什么不能直接用 FormData.append("files", input.files)
很多人以为 FormData.append("files", input.files) 是“批量上传”的捷径，其实它只是把整个 FileList 塞进一个字段，浏览器仍会为每个 File 对象保留完整引用（包括 lastModified、webkitRelativePath 等），且后续调用 fetch 或 XMLHttpRequest 时，底层仍需逐个读取 blob 内容。更糟的是：一旦你用 FileReader 预览或校验，整个文件内容就被加载进内存——500MB 文件 = 至少 500MB ArrayBuffer。
- 别在用户点击上传前就调用
Array.from(input.files)，除非你确定这批文件总大小 -
input.files是只读类数组，不能splice或filter后再传给 FormData；必须手动 slice 出子集 - 服务端收到的 multipart body 里，每个
file字段仍是独立 part，但前端已无权控制传输顺序或中断重试
如何对 FileList 做前端分段控制（非分片）
所谓“内存分段”，是指不一次性加载全部文件，而是按批次处理：每次只取 N 个文件构造 FormData 并发送，等这批响应完成后再取下一批。这能压住内存峰值，也便于失败重试和进度反馈。
- 用
for (let i = 0; i 循环，每次取 <code>files.slice(i, i + batchSize)，注意slice返回新数组，不污染原FileList -
batchSize推荐设为 3–5，不是越大越好：单次请求太大，服务端可能拒绝（如 nginx 默认client_max_body_size 10M），且失败后整批重传成本高 - 每批用独立
FormData实例，append("file", file)单个追加，别用append("files", fileList) - 用
Promise.allSettled(batchPromises)而非Promise.all，避免一个失败导致整批中断
大文件 + 大数量混合场景下的真实瓶颈在哪
当同时面对“单个文件超 1GB”和“一次选 200 个文件”时，问题本质是两层叠加：FileList 引用内存占用 + 单文件读取内存占用。这时候光靠“分批提交”不够，必须拆解为两个动作：先分批选文件，再对每个大文件做分片。
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- 用户点击上传前，立刻遍历
input.files，用file.size过滤出 >100MB 的文件，单独标记为“需分片” - 对小文件（≤100MB）走分批 FormData 提交；对大文件，立即启动分片逻辑（
file.slice()+FileReader+ 并发限流） - 不要共用同一套进度条：小文件按“文件数”计进度，大文件按“已上传字节数 / 总字节数”计，否则视觉严重失真
-
sessionStorage里缓存每个文件的唯一 ID（基于分片哈希聚合生成），刷新后能续传；但File对象本身无法跨页面复用，ID 必须在change事件里立刻算好存进去
真正容易被忽略的点是：FileList 的生命周期比你想象中短。页面刷新后，input.files 清空，但如果你只存了文件名和 size 去生成 ID，服务端拿到的就只是“同名同大小”的假指纹——必须在用户选中瞬间，用 SubtleCrypto.digest() 对首尾几个分片哈希聚合，才算稳。
