AWS SDK for iOS 中 S3 多部分上传回调丢失问题的分析与解决
在 iOS 应用开发中使用 AWS SDK 进行大文件上传时,开发者经常会遇到需要实现断点续传功能的需求。AWS SDK for iOS 提供了 AWSS3TransferUtility 类来处理文件上传任务,特别是通过 multipartUpload 方法支持大文件分块上传。然而,在 iOS 18 环境下,开发者发现了一个关键问题:当应用被终止后重新启动时,虽然上传任务能够自动恢复并完成,但进度回调和完成回调却无法正常触发。
问题现象
开发者在使用 AWSS3TransferUtility 进行大文件(如 10GB)上传时,按照官方推荐的方式实现了断点续传功能。具体实现是通过调用 transferUtility.enumerateToAssign(blocks:) 方法来重新关联上传任务的回调块。在 iOS 17.5.1 及之前版本中,这一方案工作正常,但当升级到 iOS 18 后,发现虽然上传任务能够成功恢复并完成,但 multiPartUploadProgress 和 multiPartUploadCompleted 这两个关键回调却不再被触发。
问题根源
经过深入分析,发现问题出在回调块的注册时机上。在 iOS 18 中,系统对后台任务的处理机制有所调整,导致回调块的注册与任务恢复之间存在竞态条件。具体来说:
- 当应用重新启动时,AWSS3TransferUtility 需要先完成对之前未完成上传任务的恢复和重新链接
- 开发者通常在应用启动时就立即调用 enumerateToAssign 方法注册回调
- 在 iOS 18 中,任务恢复过程可能尚未完成时回调就已经注册,导致回调无法正确关联到恢复的任务上
解决方案
正确的做法是确保在 AWSS3TransferUtility 完全初始化并恢复所有任务后,再注册回调块。具体实现步骤如下:
- 使用带 completionHandler 的注册方法初始化 AWSS3TransferUtility
- 在 completionHandler 中确保所有任务都已恢复
- 然后再调用 enumerateToAssign 方法注册回调块
示例代码如下:
let transferUtilityKey = "your_unique_key"
let configuration = AWSS3TransferUtilityConfiguration()
AWSS3TransferUtility.register(
with: configuration,
forKey: transferUtilityKey
) { error in
guard error == nil else {
print("Transfer Utility 注册失败: \(error!)")
return
}
guard let transferUtility = AWSS3TransferUtility.s3TransferUtility(forKey: transferUtilityKey) else {
print("无法获取 Transfer Utility 实例")
return
}
let blocks = AWSS3TransferUtilityBlocks(
uploadProgress: nil,
multiPartUploadProgress: { task, progress in
print("上传进度: \(progress.fractionCompleted)")
},
downloadProgress: nil,
uploadCompleted: nil,
multiPartUploadCompleted: { task, error in
if let error = error {
print("上传失败: \(error)")
} else {
print("上传成功完成")
}
},
downloadCompleted: nil
)
transferUtility.enumerateToAssign(blocks: blocks)
}
最佳实践建议
- 唯一标识符:始终为每个 TransferUtility 实例使用唯一的 key,特别是在需要管理多个上传会话时
- 错误处理:完善注册过程和回调中的错误处理逻辑
- 进度更新:在主线程更新 UI,避免在回调中直接操作界面
- 任务管理:对于特别大的文件,考虑实现额外的本地状态管理机制作为备份
- 兼容性考虑:虽然问题在 iOS 18 上表现明显,但建议在所有版本 iOS 上都采用这种安全的回调注册方式
总结
通过调整回调注册时机,开发者可以确保在 iOS 18 及更早版本上都能可靠地接收到上传进度和完成通知。这一解决方案不仅修复了回调丢失的问题,还提供了更健壮的任务恢复机制,特别适合需要处理大文件上传的 iOS 应用场景。
对于使用 Amplify Storage 的开发者,需要注意的是 Amplify 框架目前对应用终止后的自动恢复支持有限,如果应用被系统终止,上传任务可能无法自动恢复。在这种情况下,开发者需要考虑实现自己的任务持久化和恢复逻辑,或者直接使用底层的 AWSS3TransferUtility 来实现更精细的控制。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00