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我做了一些 Criterion 基准测试来估计通过在 monad 堆栈上运行我的代码会损失多少性能。结果相当奇怪,我可能在我的基准测试中偶然发现了一些懒惰的陷阱。
基准测试告诉我运行 WriterT String IO
比运行普通 IO
慢 20 倍(!) , 即使不使用 tell
.奇怪的是,如果我堆叠 WriterT
与 ReaderT
和 ContT
它只是慢了 5 倍。这可能是我的基准测试中的一个错误。我在这里做错了什么?
基准
{-#LANGUAGE BangPatterns#-}
module Main where
import Criterion.Main
import Control.Monad
import Control.Monad.Writer
import Control.Monad.Reader
import Control.Monad.Cont
process :: Monad m => Int -> m Int
process = foldl (>=>) return (replicate 100000 (\(!x) -> return (x+1)))
test n = process n >> return ()
main = defaultMain [
bench "Plain" t0
,bench "Writer" t1
,bench "Reader" t2
,bench "Cont" t3
,bench "RWC" t4
]
t0 = test 1 :: IO ()
t1 = (runWriterT (test 1:: WriterT String IO ()) >> return ()) :: IO ()
t2 = (runReaderT (test 1:: ReaderT String IO ()) "" >> return ()) :: IO ()
t3 = (runContT (test 1:: ContT () IO ()) (return) >> return ()) :: IO ()
t4 = ((runWriterT . flip runReaderT "" . flip runContT return $
(test 1 :: ContT () (ReaderT String (WriterT String IO)) ())) >> return ()) :: IO ()
最佳答案
正如您所注意到的,懒惰的 writer monad 非常慢。使用 Daniel Fischer 建议的严格版本有很大帮助,但为什么在大堆栈中使用它会变得如此之快?
为了回答这个问题,我们来看看这些转换器的实现。首先,懒惰的作家单子(monad)变压器。
newtype WriterT w m a = WriterT { runWriterT :: m (a, w) }
instance (Monoid w, Monad m) => Monad (WriterT w m) where
return a = WriterT $ return (a, mempty)
m >>= k = WriterT $ do
~(a, w) <- runWriterT m
~(b, w') <- runWriterT (k a)
return (b, w `mappend` w')
newtype ReaderT r m a = ReaderT { runReaderT :: r -> m a }
instance (Monad m) => Monad (ReaderT r m) where
return = lift . return
m >>= k = ReaderT $ \ r -> do
a <- runReaderT m r
runReaderT (k a) r
ContT
.
newtype ContT r m a = ContT { runContT :: (a -> m r) -> m r }
instance Monad (ContT r m) where
return a = ContT ($ a)
m >>= k = ContT $ \c -> runContT m (\a -> runContT (k a) c)
m
成为一个单子(monad)。这意味着根本没有进行缓慢的模式匹配或追加。只有当您真正尝试从底层 monad 中解除任何操作时,
ContT
使用它的绑定(bind)运算符。
instance MonadTrans (ContT r) where
lift m = ContT (m >>=)
ContT
避免使用
WriterT
中的慢速绑定(bind)运算符.这就是为什么拥有
ContT
在你的堆栈之上使它变得如此之快,以及为什么
ContT () IO ()
的运行时间与更深的堆栈非常相似。
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