网络通信和网络协议
SuperSocket：基于.NET轻量级的可扩展的Socket开发框架。
SuperWebSocket：通过.NET实现TML5 WebSocket框架。
XProxy：支持插件的基础代理程序集，内置NAT、加解密、反向、直接和间接代理。
图形和图像处理框架
Paint.NET：基于.NET小巧灵活强大的图形处理开源项目。
Imagemagick.NET：用C#对开源图像处理组件Imagemagick的封装。
Skimpt：基于.NET开源的屏幕截图软件。
ImageGlue.NET：商业的图像处理组件，支持的格式列了一大堆。
Sprite and Image Optimization Framework：微软CSS精灵，多图合成一张大图和CSS样式。
桌面应用程序框架
DevExpress：一个全球知名的桌面应用程序UI控件库。
Prism：微软开发的针对WPF和Silverlight的MVVM框架，通过功能模块化的思想，来讲复杂的业务功能和UI耦合性进行分离。
WPFToolkit 和 Fluent Ribbon Control Suite：开发类似于Office风格的Ribbon菜单。
测试和性能评估方面
Faker.Net：方便生成大批量测试数据的框架。
Nunit：一个轻量级的单元测试框架。
Moq：非常流行的Mock框架，支持LINQ，灵活且高性能。
xUnit：比NUnit更好的单元测试框架，升级改进版的Nunit框架。
MiniProfiler和Glimpse：基于MVC的两款性能事件监控框架。
事务和分布式事务支持
KtmIntegration：一个支持NTFS文件系统的事务开源类。
NET Transactional File Manager：对文件系统操作（复制、移动和删除）加入事务支持。
分词、全文检索和搜索引擎
Lucene.net：流行高性能的全文索引库，可用于为各类信息提供强大的搜索功能。
Lucene.Net.Analysis.PanGu：支持Lucene.Net最新版的盘古中文分词扩展库。
数据验证组件整理
FluentValidation for .NET：基于LINQ表达式方法链Fluent接口验证组件。
Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Validation.dll：微软企业库验证程序块。
CuttingEdge.Conditions：基于Fluent接口方法练接口的契约编程组件。
DotNetOpenAuth：让网站具备支持OpenID、OAuth、InfoCard等身份验证的能力。
开源图表统计控件：
Visifire：一套效果非常好的WPF图表控件，支持3D绘制、曲线、折线、扇形、环形和梯形。
SparrowToolkit：一套WPF图表控件集，支持绘制动态曲线，可绘制示波器、CPU使用率和波形。
DynamicDataDisplay：微软开源的WPF动态曲线图，线图、气泡图和热力图。
可以扩充消息队列类别，如：Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：
以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。
高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。
支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。
同时支持离线数据处理和实时数据处理。
Scale out：支持在线水平扩展。
RabbitMQ
RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。
Redis
Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。
ZeroMQ
ZeroMQ号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。ZeroMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库，可以使用NuGet安装，然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，也就是说如果宕机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默认使用ZeroMQ作为数据流的传输（Storm从0.9版本开始同时支持ZeroMQ和Netty作为传输模块）。
ActiveMQ
ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。
Kafka/Jafka
Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现负载均衡；支持Hadoop数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。
