Кратко — что происходит: при ленивой оценке выражения не вычисляются сразу, а создаются отложенные объекты (thunk). Если программа накапливает такие отложенные вычисления (например, накапливая результат в рекурсии или в левом фолде), память растёт и может вырасти до неожиданно больших размеров — «thunk explosion».
Пример (плохой — приводит к росту thunk'ов)
```
-- Bad.hs
main = print $ foldl (+) 0 [1..1000000]
```
Здесь `foldl` строит thunk вида (((0+1)+2)+3)+... и память растёт; список в примере — $[\mathrm{1..1}{0}^6]$.
Способы борьбы (с примерами)
1) Использовать строгий свёрт (foldl')
```
import Data.List (foldl')
main = print $ foldl' (+) 0 [1..1000000]
```
`foldl'` принуждает аккумулятор к WHNF на каждом шаге, поэтому не накапливаются длинные thunks. Это самый частый и простой фикс.
2) Bang‑нотации (BangPatterns) / строгие аргументы
```
{-# LANGUAGE BangPatterns #-}
sum' :: [Int] -> Int
sum' = go 0
where
go !acc [] = acc
go !acc (x:xs) = go (acc + x) xs
main = print $ sum' [1..1000000]
```
Включение `!` вначале аргумента аккуратнее принуждает `acc` к оценке.
3) seq и $!
```
go acc (x:xs) =
let acc' = acc + x
in acc' `seq` go acc' xs
-- или: go acc xs = foldl' (\a b -> let c = a + b in c `seq` c) 0 xs
```
`seq` принудит вычисление до WHNF перед продолжением.
4) Строгие поля в типах (строгие структуры)
```
data Point = Point !Int !Int
```
Строгость полей предотвращает хранение thunk'ов внутри значений структуры. Для более глубокой строгости используйте `NFData` + `deepseq` чтобы принудить полную нормальную форму.
5) Использовать строгие/неупакованные структуры данных
- Для чисел — `Data.Vector.Unboxed` / `Data.Vector.Primitive` вместо списков или boxed‑векторов.
- Для текста — `Data.Text` (strict) вместо `String`/lazy `Text`.
Такие структуры уменьшают число отдельных heap‑объектов и боксов.
6) Принудительная нормальная форма для деревьев/структур
```
import Control.DeepSeq (deepseq)
xs `deepseq` use xs
```
`deepseq` заставит структуру быть полностью вычисленной (NF), а не только до WHNF.
Диагностика и профилирование
- Запускайте с GHC RTS: `+RTS -s` и профилирование памяти/heap (`-hc`, `-p`), чтобы видеть, где накапливаются thunks.
- Смотрите на время и использование памяти, сравнивайте `foldl` vs `foldl'`.
Ключевые правила на практике
- Для аккумулятивных свёрток используйте `foldl'` или явную строгую рекурсию (bang/seq).
- Делаем поля важных структур строгими (`!`).
- Для больших массивоподобных данных — используйте unboxed/strict контейнеры.
- Если нужно полностью оценить структуру — `deepseq`/`NFData`.
Дополнительно: thunk‑взрыв обычно проявляет себя при накоплении линейных выражений, поэтому исправления чаще всего сводятся к принуждению аккумулятора к WHNF на каждом шаге (bang/seq/foldl') и к использованию строгих структур данных.