scala> def f(x: String) = {
       println("taking my time."); sleep(100)
       x.reverse }
f: (x: String)String
此外，再假设f没有副作用，即反复以相同参数调用f，得到的结果都相同。那么，我们就可以将之前的调用参数和计算结果保存在一个映射（Map）内，今后仅在映射中查不到对应参数的情况下实际调用f，这样就可以节约时间。这个映射便可以认为是函数f的缓存。
val cache = collection.mutable.Map[String, String]()
cache: scala.collection.mutable.Map[String,String] = Map()
现在，我们可以写出一个更高效的带缓存的函数f：
scala> def cachedF(s: String) = cache.getOrElseUpdate(s, f(s))
cachedF: (s: String)String
scala> cachedF("abc")
稍等片刻。
res3: String = cba
scala> cachedF("abc")
res4: String = cba
注意，getOrElseUpdate的第2个参数是“按名称（by-name）”传递的，所以，仅当在缓存映射中找不到第1个参数，而getOrElseUpdate需要其第2个参数的值时，上述的f(“abc”)才会被执行。当然我们也可以利用Map的基本操作直接实现cachedF，但那样写就要冗长很多了。
def cachedF(arg: String) = cache get arg match {
  case Some(result) => result
  case None =>
    val result = f(x)
    cache(arg) = result
    result
同步集合（Set）和映射（Map）
无论什么样的Map实现，只需混入SychronizedMap trait，就可以得到对应的线程安全版的Map。例如，我们可以像下述代码那样在HashMap中混入SynchronizedMap。这个示例一上来先从scala.colletion.mutable包中import了两个trait：Map、SynchronizedMap，和一个类：HashMap。接下来，示例中定义了一个单例对象MapMaker，其中定义了一个方法makeMap。该方法的返回值类型是一个同时以String为键值类型的可变映射。
  import scala.collection.mutable.{Map,
      SynchronizedMap, HashMap}
  object MapMaker {
    def makeMap: Map[String, String] = {
        new HashMap[String, String] with
            SynchronizedMap[String, String] {
          override def default(key: String) =
            "Why do you want to know?"
混入SynchronizedMap trait
makeMap方法中的第1个语句构造了一个新的混入了SynchronizedMap trait的可变映射：
new HashMap[String, String] with
  SynchronizedMap[String, String]
针对这段代码，Scala编译器会合成HashMap的一个混入了SynchronizedMap trait的子类，同时生成（并返回）该合成子类的一个实例。处于下面这段代码的缘故，这个合成类还覆写了default方法：
override def default(key: String) =
  "Why do you want to know?"
当向某个Map查询给定的键所对应的值，而Map中不存在与该键相关联的值时，默认情况下会触发一个NoSuchElementException异常。不过，如果自定义一个Map类并覆写default方法，便可以针对不存在的键返回一个default方法返回的值。所以，编译器根据上述代码合成的HashMap子类在碰到不存在的键时将会反过来质问你“Why do you want to know?”
makeMap方法返回的可变映射混入了 SynchronizedMap trait，因此可以用在多线程环境下。对该映射的每次访问都是同步的。以下示例展示的是从解释器内以单个线程访问该映射：
scala> val capital = MapMaker.makeMap  
capital: scala.collection.mutable.Map[String,String] = Map()
scala> capital ++ List("US" -> "Washington",
        "France" -> "Paris", "Japan" -> "Tokyo")
res0: scala.collection.mutable.Map[String,String] =
  Map(France -> Paris, US -> Washington, Japan -> Tokyo)
scala> capital("Japan")
res1: String = Tokyo
scala> capital("New Zealand")
res2: String = Why do you want to know?
scala> capital += ("New Zealand" -> "Wellington")
scala> capital("New Zealand")                    
res3: String = Wellington
同步集合（synchronized set）的创建方法与同步映射（synchronized map）类似。例如，我们可以通过混入SynchronizedSet trait来创建同步哈希集：
import scala.collection.mutable  //导入包scala.collection.mutable
val synchroSet =
  new mutable.HashSet[Int] with
      mutable.SynchronizedSet[Int]
最后，如有使用同步容器（synchronized collection）的需求，还可以考虑使用java.util.concurrent中提供的并发容器（concurrent collections）。