Коротко и по делу.
Что такое ленивые вычисления
- Ленивость (lazy evaluation) в Haskell — вычисления откладываются до момента, когда результат действительно нужен. Это позволяет строить бесконечные структуры, комбинировать программы более декларативно и избегать ненужной работы.
Что такое thunk
- Thunk — отложенная (невычисленная) замыкание: кусок кода + окружение, который хранится в памяти вместо значения. При необходимости thunk вычисляется и результат (или особая метка «blackhole» во время вычисления) заменяет сам thunk.
Почему ленивость может привести к чрезмерному потреблению памяти
- Если программа накапливает много невычисленных thunks (например, из-за наращивания выражения), они занимают кучу и удерживают ссылки на данные, препятствуя сборке мусора — «space leak».
- Частые источники: нарастающие аккумуляторы с ненасильственным (lazy) сложением, ленивые поля в структурах, ленивый I/O, хранение thunks в кэшах/очередях.
Пример (типичная ошибка)
- Небрежный левый свёрток:
sumBad xs = foldl (+) $0$ xs
Здесь при обработке списка кучи создаётся цепочка thunks вроде
$((0+x_1)+x_2)+\dots$ Пока результат не потребован целиком, thunks накапливаются и могут привести к OOM.
Как исправить / пути оптимизации
- Использовать строгую свёртку:
sumGood xs = foldl' (+) $0$ xs -- из Data.List
- Вводить строгие аккумуляторы (BangPatterns или seq):
{-# LANGUAGE BangPatterns #-}
sumStrict xs = go $0$ xs
where
go !acc [] = acc
go !acc (y:ys) = go (acc + y) ys
- Делать поля структур строгими:
data Pair = Pair { a :: !Int, b :: !Int }
- Принудительно полностью вычислять значения, если нужно (deepseq):
import Control.DeepSeq (deepseq)
- Использовать строгие варианты контейнеров: Data.Map.Strict, Data.IntMap.Strict и т. п.
- Избегать ленивого I/O для больших потоков данных (использовать конвейеры/потоки: conduit/pipes/streamly).
- Профилировать и находить утечки: +RTS -s, +RTS -hc, GHC профайлер, :sprint в GHCi, heap профилирование.
- Компиляторные оптимизации: -O2, pragmas INLINE/UNPACK для узких мест.
Короткий чеклист при подозрении на утечку памяти
- Найти горячую функцию (профайлинг).
- Проверить, не накапливаются ли thunks (использовать :sprint, +RTS -s).
- Попробовать foldl' / строгие аккумуляторы / строгие поля.
- Принудительно deepseq результатов, если нужно освободить память.
Итого: ленивость удобна, но требует контроля. Thunks — отложенные вычисления; если их слишком много или они удерживают данные, память растёт. Решения: вводить строгость локально (foldl', BangPatterns, строгие поля), использовать строгие структуры и профилировать.