.NET技术成长路线架构图

.NET技术成长路线架构图

1. 入门基础
  • 编程语言:C# 基础知识(变量、数据类型、控制结构、面向对象编程)
  • 开发环境:Visual Studio 安装与配置
  • 基础框架:.NET Framework 或 .NET Core/.NET 5+ 的基本概念
2. 进阶技能
  • Web开发:ASP.NET MVC/Web API、Razor Pages、Blazor
  • 数据库:SQL Server、ADO.NET、Entity Framework、Dapper
  • 客户端技术:HTML、CSS、JavaScript、jQuery、Bootstrap、AJAX
  • 异步编程:async/await、Task、并行编程
  • 测试与调试:单元测试(MSTest、NUnit、xUnit)、集成测试、性能分析
3. 高级技术
  • 微服务:ASP.NET Core Web API、Docker、Kubernetes、服务发现(Consul、Eureka)
  • 云技术:Azure、AWS 服务(EC2、RDS、S3、Lambda等)
  • 消息队列:RabbitMQ、Azure Service Bus、MassTransit
  • 缓存技术:Redis、Memcached、ASP.NET 缓存
  • 安全:OAuth、JWT、HTTPS、ASP.NET Core 身份验证与授权
  • 分布式系统:一致性哈希、分布式锁、CAP理论、最终一致性
4. 前端深入
  • 前端框架:React、Angular、Vue.js
  • 前端状态管理:Redux、MobX、NgRx
  • 前端路由:React Router、Angular Router、Vue Router
  • 构建工具:Webpack、Parcel、Rollup
  • 前端测试:Jest、Cypress、Mocha、Chai
5. 架构与设计模式
  • 软件架构:分层架构、微服务架构、事件驱动架构、CQRS
  • 设计模式:SOLID原则、工厂模式、仓储模式、依赖注入、中介者模式等
  • 重构与性能优化:代码审查、性能分析、内存管理、GC调优
  • 代码质量:代码整洁之道、代码重构、设计模式的应用
6. 人工智能与大数据
  • 机器学习:TensorFlow.NET、ML.NET
  • 数据分析:Power BI、SQL Server Analysis Services (SSAS)
  • 大数据处理:Apache Spark、Hadoop、.NET for Apache Spark
  • 实时数据处理:Apache Kafka、Azure Stream Analytics
7. 运维与DevOps
  • 持续集成/持续部署 (CI/CD):Jenkins、Azure DevOps、GitHub Actions
  • 日志与监控:ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)、Application Insights
  • 容器化:Docker Compose、Kubernetes、Helm
  • 自动化测试:Selenium、Appium、TestProject
8. 跨平台与移动开发
  • 移动应用:Xamarin、React Native、Flutter
  • 跨平台库:PCL (Portable Class Libraries)、.NET Standard
  • 移动后端即服务 (MBaaS):Firebase、Azure Mobile Apps

请注意,这个架构图是一个概览,并且每个技术领域都有更深入的细节和子领域。在实际的成长过程中,开发者可以根据自己的兴趣和项目需求来选择深入学习的领域。

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