import SparkMD5 from 'spark-md5';

/**
 * 获取文件的hash值，即md5值
 * @param file 要分割的文件对象
 * @param chunkSize 分片大小，默认每片大小为为3M
 * @returns
 */
const getFileHash = (file: File, chunkSize: number = 3 * 1024 * 1024) => {
  const blobSlice = File.prototype.slice;
  return new Promise((resolve, reject) => {
    const chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize);
    let currentChunk = 0;
    const spark = new SparkMD5.ArrayBuffer();
    const fileReader = new FileReader();

    function loadNext() {
      const start = currentChunk * chunkSize;
      const end =
        start + chunkSize >= file.size ? file.size : start + chunkSize;
      fileReader.readAsArrayBuffer(blobSlice.call(file, start, end));
    }

    fileReader.onload = e => {
      if (e.target && e.target.result) {
        spark.append(e.target.result as ArrayBuffer); // Append array buffer
        currentChunk += 1;
        if (currentChunk < chunks) {
          loadNext();
        } else {
          const result = spark.end();
          // 如果单纯的使用result 作为hash值的时候, 如果文件内容相同，而名称不同的时候
          // 想保留两个文件无法保留。所以把文件名称加上。
          const sparkMd5 = new SparkMD5();
          sparkMd5.append(result);
          sparkMd5.append(file.name);
          const hexHash = sparkMd5.end();
          resolve(hexHash);
        }
      }
    };

    fileReader.onerror = err => {
      reject(err);
    };
    loadNext();
  }).catch(err => {
    console.error(err);
  });
};

/**
 *
 * @param startByte 分片起始位置
 * @param endByte 分片结束位置
 * @returns
 */
const getChunk = (file: File, startByte: number, endByte: number) => {
  // @ts-ignore
  const blobSlice = File.prototype.slice || File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice;
  const chunk = blobSlice.call(file, startByte, endByte);
  return chunk;
};

export { getFileHash, getChunk };