Standard ML, Haskell parser benchmark

https://github.com/kni/sparcl

Redis protocol benchmark (seconds):

          String  Substring  Reader-String  Reader-Substring   Attoparsec
Haskell:          4.63                                         7.98
Mlton:    3.07    1.81       1.90           1.50
PolyML:   6.32    4.43       7.86           6.08

CSV benchmark (seconds):

          String  Substring  Reader-String  Reader-Substring   Attoparsec
Haskell:          7.85                                         14.41
Mlton:    6.91    5.61        3.51          3.10
PolyML:   9.31    9.29       10.56          9.14

P.S. Haskell ByteString - is Substring

But Substring has no apparent advantages over String in a real application (https://github.com/kni/redis-sharding-sml) :-)

От Haskell к Standard ML

Переписал сервер с Haskell на Standard ML (MLton и Poly/ML).

Кода стало больше, скорость стала выше. Быстрей не только MLton версия, но и Poly/ML. И это, несмотря на то, что у PolyML медленный FFI.

Кода в Standard ML версии больше чем в Haskell потому, что в Haskell используются "зеленые треды" и менеджер IO, а в Standard ML - "голый" kevent (epoll) и функции обратного вызова. Да и синтаксис компактней в Haskell, но в Standard ML "модульней".

В целом, хотя в Standard ML версии кода больше и используются функции обратного вызова, она не сильно сложней Haskell версии. Сложность какбы размазана равномерно. А в Haskell сложность скрывается за "простыми" вещами. Haskell требует больше знаний и имеет больше нюансов, когда копнеш глубже.

Если коротко, то в сравнении с Standard ML Haskell выигрывает в малом, но проигрывает в большом.

P.S.
Да, еще в GHC MIO есть баг, который лимитирует использование Haskell версии.