.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。