Ну, в маленькой мапе слишком большая девиация, поэтому к этому результату нужно оноситься особенно скептически
Во всех остальных практически одинаковые медианы

Получается, что прирост по памяти и времени происходит из-за того что передаем лябду в :maps.fold в Enum.reduce

А в моих тестах разницы в использовании памяти нет никакой. https://t.me/proelixir/152697

Странно. Интересно, что я тогда не правильно делаю

система во время тестов свопиться не начинает?

Нет

А ты код своих тестов можешь показать?

Я отдельно тестировал маленькие и отдельно большие мапы. Параметры для Benchee.run были warmup 10, time 30 для больших мап, warmup 5, time 5 для маленьких. parallel пробовал разные - 1, 2, 8.

":maps.fold" => fn map -> :maps.fold(fn k, v, acc -> fold.({k, v}, acc) end, {"", 0}, map) end

Если вот так вызывать замыкание через  точку, то я тоже  получаю одинаковый результат с Enum,reduce (Оно в reduce так и реализовано)

А вот если подставить функцию напрямую, то у меня получается значительная разница в памяти

покажи как

Вот как-то так :maps.fold(fn k, v, {acc_k, acc_v} -> {acc_k <> k, acc_v + v} end, {"", 0}, map)

т.е. убрать обёртку fn map -> ... end?

Если убрать вызов fold.({k, v}, acc)

Убирать вызов бессмысленно. Это же и есть смысл reduce. Какая-то бесполезная синтетика получится.

Если совместить твой вариант с оптимизированным итератором, то получится

defmodule IterReduce do
  def iter_reduce_superoptimized(map) do
    do_iter_reduce_superoptimized(:maps.iterator(map), "", 0)
  end

  defp do_iter_reduce_superoptimized(iter, acc_k, acc_v) do
    case :maps.next(iter) do
      :none -> {acc_k, acc_v}
      {k, v, next_iter} -> do_iter_reduce_superoptimized(next_iter, acc_k <> k, acc_v + v)
    end
  end
end

Benchee.run(%{
  "IterReduce.iter_reduce_superoptimized" => fn map -> IterReduce.iter_reduce_superoptimized(map) end,
})

С примерно такими результатами:

Comparison: 
IterReduce.iter_reduce_superoptimized        
IterReduce.iter_reduce_optimized             1.29x slower
:maps.fold unwrapped                         1.29x slower
IterReduce.iter_reduce                       1.39x slower
:maps.fold                                   1.59x slower
Enum.reduce                                  1.60x slower

А по памяти?

Сделать reduce на макросах, чтобы он тело функции сразу пихал вместо вызова :D