azure-storage-queue-rust

Библиотека Azure Queue Storage для Rust. Отправка, получение и управление сообщениями очереди. Триггеры: "queue storage rust", "QueueClient rust", "send message rust",…

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-storage-queue-rust

Azure Queue Storage library for Rust

Client library for Azure Queue Storage — send, receive, and manage queue messages.

Use this skill when:

  • An app needs to send or receive messages from Azure Queue Storage in Rust
  • You need to create or manage queues
  • You need to peek, receive, or delete queue messages
  • You need RBAC-based auth for queue operations

IMPORTANT: Only use the official azure_storage_queue crate published by the azure-sdk crates.io user. Do NOT use unofficial or community crates. Official crates use underscores in names and none have version 0.21.0.

Installation

cargo add azure_storage_queue azure_identity azure_core tokio

If your code uses azure_core types directly, add azure_core to Cargo.toml. If you only use azure_storage_queue re-exports, direct azure_core dependency is optional.

Environment Variables

AZURE_STORAGE_QUEUE_ENDPOINT=https://<account>.queue.core.windows.net/ # Required for all operations

Authentication

Rust Azure SDK code must not use DefaultAzureCredential. The Rust identity crate does not provide that type.

use azure_core::http::Url;
use azure_identity::DeveloperToolsCredential;
use azure_storage_queue::QueueServiceClient;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // Local dev: DeveloperToolsCredential. Production: use ManagedIdentityCredential.
    let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;
    let service_url = Url::parse("https://<storage_account_name>.queue.core.windows.net/")?;
    let service_client = QueueServiceClient::new(service_url, Some(credential), None)?;

    // Derive a queue client by name.
    let queue_client = service_client.queue_client("<queue_name>")?;
    Ok(())
}

Do not infer public SDK types from generated internal model names. Prefer the crate README/examples when checking queue client method signatures and message/result shapes.

Client Types

ClientPurposeAccess
QueueServiceClientAccount-level operations, list queuesQueueServiceClient::new()
QueueClientQueue operations, send/receive/deleteservice_client.queue_client("<name>")?

Core Workflow

Send a Message

use azure_core::http::Url;
use azure_identity::DeveloperToolsCredential;
use azure_storage_queue::{models::QueueMessage, QueueServiceClient};

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;
    let service_url = Url::parse("https://<storage_account_name>.queue.core.windows.net/")?;
    let service_client = QueueServiceClient::new(service_url, Some(credential), None)?;
    let queue_client = service_client.queue_client("<queue_name>")?;

    #[allow(clippy::needless_update)]
    let message = QueueMessage {
        message_text: Some("hello world".to_string()),
        ..Default::default()
    };
    queue_client.send_message(message.try_into()?, None).await?;
    Ok(())
}

Receive Messages

use azure_core::http::Url;
use azure_identity::DeveloperToolsCredential;
use azure_storage_queue::QueueServiceClient;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;
    let service_url = Url::parse("https://<storage_account_name>.queue.core.windows.net/")?;
    let service_client = QueueServiceClient::new(service_url, Some(credential), None)?;
    let queue_client = service_client.queue_client("<queue_name>")?;

    let response = queue_client.receive_messages(None).await?;
    let messages = response.into_model()?;
    for msg in messages.items.unwrap_or_default() {
        println!("{}", msg.message_text.as_deref().unwrap_or("<empty>"));
    }
    Ok(())
}

Delete a Message

After receiving a message, delete it using the message ID and pop receipt:

let response = queue_client.receive_messages(None).await?;
let messages = response.into_model()?;
for msg in messages.items.unwrap_or_default() {
    if let (Some(id), Some(pop_receipt)) = (&msg.message_id, &msg.pop_receipt) {
        queue_client.delete_message(id, pop_receipt, None).await?;
    }
}

Peek Messages

Peek at messages without removing them from the queue:

let response = queue_client.peek_messages(None).await?;
let messages = response.into_model()?;
for msg in messages.items.unwrap_or_default() {
    println!("Peeked: {}", msg.message_text.as_deref().unwrap_or("<empty>"));
}

RBAC Roles

For Entra ID auth, assign one of these roles to the identity:

RoleAccess
Storage Queue Data ReaderRead and peek messages
Storage Queue Data ContributorRead/write messages
Storage Queue Data Message SenderSend messages only
Storage Queue Data Message ProcessorReceive and delete

Best Practices

  1. Use cargo add to manage dependencies, never edit Cargo.toml directly. Add and remove Rust SDK dependencies with cargo commands instead of manual manifest edits.
  2. Add azure_core only when importing azure_core types directly. If your code imports azure_core::http::Url, azure_core::http::RequestContent, or azure_core::error::ErrorKind, include azure_core; otherwise a direct dependency is optional.
  3. Use DeveloperToolsCredential for local dev, ManagedIdentityCredential for production — Rust does not provide a single DefaultAzureCredential type
  4. Never hardcode credentials — use environment variables or managed identity
  5. Assign RBAC roles — ensure appropriate queue data roles for the identity
  6. Use QueueServiceClient as the entry point and derive QueueClient from it via queue_client()
  7. Delete messages after processing — use the message ID and pop receipt from receive_messages
  8. Reuse clients — clients are thread-safe; create once, share across tasks
  9. Run cargo clippy -- -D warnings when the prompt, eval, or CI expects lint-clean output
  10. Future-proof #[non_exhaustive] SDK models — end model-struct initializers (e.g. QueueMessage) with ..Default::default() (add #[allow(clippy::needless_update)]) and use a _ wildcard arm when matching SDK enums, so new service-added fields/variants don't break your build

Reference Links

ResourceLink
API Referencehttps://docs.rs/crate/azure_storage_queue/latest
crates.iohttps://crates.io/crates/azure_storage_queue
Source Codehttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-rust/tree/main/sdk/storage/azure_storage_queue

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development