azure-storage-queue-rust

tarafından microsoft

Rust için Azure Kuyruk Depolama kütüphanesi. Kuyruk mesajlarını gönderin, alın ve yönetin. Tetikleyiciler: "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

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development