断点续传

在您提供的代码片段中，resumable_upload() 函数是空的，这意味着没有实际的上传逻辑实现。因此，无论是5M的数据上传成功还是20M的数据上传失败，并不是由这段代码直接决定的。为了更准确地分析为什么20M的文件上传会失败而5M的能成功，我们需要考虑以下几个可能的因素：

1. 网络稳定性：上传大文件时，网络的任何不稳定都可能导致上传失败。大文件需要更长的上传时间，期间更容易受到网络波动的影响。

2. 服务器限制：阿里云的对象存储OSS（Object Storage Service）等服务可能会有上传文件大小的限制，但通常这个限制非常大（通常是数十GB乃至TB级别），不太可能是直接原因。不过，如果使用的是其他云服务或自建服务器，确实可能存在对上传文件大小的硬性限制。

3. 内存和资源限制：上传大文件时，如果您的应用在处理大文件读取、分块上传等操作时没有有效管理内存和其他系统资源，可能会导致程序崩溃或超时。

4. 分块上传未实现：对于大文件上传，推荐使用分块上传功能。阿里云OSS支持分块上传，可以将大文件分割成多个小块分别上传，最后再进行合并。这不仅可以提高上传的稳定性和成功率，还能在上传过程中暂停和续传。您提到的resumable_upload函数名称暗示应该实现断点续传功能，但实际上并未实现。

解决方法： - 实施分块上传：利用阿里云OSS SDK中的分块上传功能来上传大文件。例如，在Python中，可以使用oss2.resumable_upload方法，它自动处理文件的分块、上传、重试和断点续传。

from oss2 import ResumableUploadContext, determine_part_size

# 初始化OSS客户端等操作省略...

# 分块上传示例
def resumable_upload(bucket, key, file_path):
    part_size = determine_part_size(file_path, preferred_size=10*1024*1024)  # 可以调整每个分块的大小
    upload_id = bucket.initiate_multipart_upload(key).upload_id
    ctx = ResumableUploadContext(upload_id)
    
    result = bucket.upload_file(file_path, key, part_size=part_size, 
                                progress_callback=None, num_threads=1, 
                                multipart_upload_context=ctx)
    print(result)

# 调用函数上传文件
resumable_upload(bucket, 'your_object_key', 'your_local_file_path')

• 检查网络环境：确保上传过程中的网络连接稳定。
• 检查服务器/服务端配置：确认是否有针对文件大小的上传限制，并适当调整。
• 资源监控：在上传大文件时，监控应用程序的内存和CPU使用情况，确保资源充足。

通过上述方法，可以显著提高大文件上传的成功率。