AWS SDK for iOS 大文件上传重启问题分析与修复
2025-07-09 17:57:06作者:宣利权Counsellor
问题背景
在使用AWS SDK for iOS的TransferUtility功能时,开发者发现当上传超过2.1GB的大文件时,如果应用被系统终止后重新启动,上传任务无法正确恢复。具体表现为上传进度始终为0,最终导致上传失败并返回错误信息。
问题现象
当上传文件大小超过2.1GB时:
- 应用被系统终止后重新启动
- 上传任务看似恢复,但进度始终为0
- 最终失败并报错:"Expected to send [负值],but sent [正值] and there are no remaining parts"
对比测试发现,小于2.1GB的文件上传能够正常恢复,而大于2.1GB的文件则会出现上述问题。
根本原因
经过分析,问题出在数据库读取文件大小时使用了32位有符号整数(intForColumn)而非64位整数(longForColumn)。当文件大小超过2,147,483,647字节(约2.1GB)时,32位有符号整数会溢出变为负值。
例如:
- 原始文件大小:2,332,786,803字节
- 读取后变为:-1,962,180,493字节
这个错误的负值导致上传任务无法正确计算剩余部分,最终失败。
解决方案
修复方案是将数据库读取方法从intForColumn改为longForColumn,确保能够正确处理大文件大小。这个修复已经合并到主分支,并在2.38.0版本中发布。
技术细节
在AWSS3TransferUtilityDatabaseHelper.m文件中,修改了从数据库读取contentLength的代码:
// 修复前
task.contentLength = [resultSet intForColumn:@"content_length"];
// 修复后
task.contentLength = [resultSet longForColumn:@"content_length"];
这个简单的改动确保了即使是大文件也能正确读取其大小值。
替代方案讨论
AWS团队建议开发者考虑迁移到Amplify Swift或AWS SDK for Swift,它们是基于Swift原生开发的现代解决方案。不过需要注意:
- Amplify Swift目前尚未完全实现TransferUtility的所有功能
- AWS SDK for Swift是全新架构,与iOS SDK不直接兼容
- 开发者可以根据需求选择部分使用Amplify组件,而不必完全迁移整个Amplify栈
最佳实践建议
对于需要处理大文件上传的iOS应用:
- 立即升级到AWS SDK for iOS 2.38.0或更高版本
- 如果考虑长期维护,评估迁移到Swift生态方案的可能性
- 实现完善的错误处理和重试机制,特别是对于大文件上传场景
- 在应用设计中考虑后台任务管理的复杂性
总结
这个案例展示了底层数据类型选择对系统稳定性的重要影响。通过将32位整数升级为64位整数,解决了大文件上传恢复的问题。同时,这也提醒开发者在处理可能的大数值时要特别注意数据类型的选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
535
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178