这是翻译自 Li Haoyi 的 Benchmarking Scala Collections。
Li Haoyi 的背景了解Scala的人都知道，虽然Scala的官方文档对集合框架的性能提供了定性的分析，但是Li Haoyi的这篇文章定量的比较了各个框架类的性能，非常有参考意义，也便于你更好的正确的选择 Scala 集合中的类。
这篇文章从经验的角度深入研究了Scala集合库的运行特性。你也许已经看到了很多的从实现的角度介绍Scala集合库的文章(inheritance hierarchies, CanBuildFrom, 等等),但是很少有人写这些集合运行时的行为特性。
List比Vector快，还是Vector比List快？使用未装箱的数组存储基本类型可以节省多少内存？什么时候你会执行一些性能的技巧，比如预分配大小的数组、使用while-loop取代foreach调用等，这些技巧真的有效么？声明var l: List还是val b: mutable.Buffer？这篇文章会给你答案。
拙著《Scala集合技术手册》出版了，详细信息请看 这里。
这是我在学习和使用Scala过程中的技术总结和探索。
市面上第一本全面介绍Scala集合框架的图书。
首部国人原创中文Scala图书。
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对于使用Scala的程序员来说， I/O操作如文件的读写通常使用scala.io.Source来实现。但是这个类功能还是欠缺的，而且功能混乱，因此在Scala类库的增强提案(Scala IO fix-up/overhaul)中如何改进它争论相当的大，甚至有些开发者提议将这个库废掉，让社区实现的第三方来完成这方面的工作，或者引导开发者使用java.nio来实现I/O操作。
当然，作为一个使用Scala的公司来说，可能会自己实现了辅助的I/O操作的方法， 比如类似FileUtils等名称的一些类。Java程序员可能已经熟悉了使用java.nio.file.Files、Guava、Apache common-io、jodd FileUtil等开源I/O库，但是如果使用Scala进行I/O操作时，虽然还是可以使用这些Java I/O库,但是毕竟还是不是那么纯粹，因此，我们可以关注一下Scala实现的I/O库，比如sbt io、Ammonite-Ops、better-files等。
本文为你推荐better-files。
在我以前的文章中，我介绍了Scala Future and Promise。Future代表一个异步计算，你可以设置你的回调函数或者利用Await.result等待获取异步计算的结果,你还可以组合多个future为一个新的future。Promise让你可以控制是否完成计算还是抛出异常，它的future方法返回一个Future对象，complete、success和failure允许你完成计算。如果想要同步操作，可以使用Await.result等待Future完成或者超时，对于没有实现Awaitable的代码块，可以使用blocking方法实现同步执行。
前一篇文章使用四种框架分别实现百万websocket常连接的服务器介绍了四种websocket框架的测试方法和基本数据。 最近我又使用几个框架实现了websocket push服务器的原型，并专门对这七种实现做了测试。 本文记录了测试结果和一些对结果的分析。
这七种框架是：
最近用Golang实现了第八种，Go表现还不错。
原文: Scala Collections Tips and Tricks,
作者Pavel Fatin是JetBrains 的一名员工，为神器IntelliJ IDEA开发Scala插件。
受其工作Scala Collections inspections )的启发，他整理了这个关于Java Collections API技巧的列表。
一些技巧只在一些微妙的实现细节中体现，但是大部分技巧都是一般的常识，但是在大部分情况下被忽视了。
性和谐提示和技巧很有价值，可以帮你深入理解Scala Collections，可以是你的代码更快更简洁。
PartialFunction是Scala另一个有趣的函数，也非常的有用。
一个PartialFunction[A, B]类型的函数是一个一元函数，接收一个类型为A的参数，返回类型为B的值。但是X的值域可以不覆盖A的整个值域，可以只覆盖部分的值域。其中isDefinedAt可以测试是否一个值是否落在了定义的参数值域上。
如果用简单的白话来讲，就是一个PartialFunction只处理参数的一个子集。
Scala中的协变逆变和Java中的协变逆变不一样，看起来更复杂。 本文对Scala中的这些概念做一总结。
首先看几个概念：
