无服务器计算通过自动扩展资源以匹配传入需求、使用事件驱动型架构以及抽象基础设施管理来处理高吞吐量应用程序。当流量激增时，像 AWS Lambda 或 Azure Functions 这样的无服务器平台会立即配置额外的代码实例（函数）以并行处理请求。这消除了手动配置服务器或集群的需要，从而使系统能够在没有前期容量规划的情况下处理每秒数千个请求。例如，一个经历闪购的电子商务网站可以使用无服务器函数来处理订单，并在流量激增时在几秒钟内从 10 个扩展到 10,000 个实例。
高吞吐量无服务器应用程序通常依赖于消息队列（例如，Amazon SQS）或数据流（例如，Apache Kafka）等事件源来管理工作负载分配。函数在事件到达时被触发，并且平台自动处理轮询、批处理和重试。例如，一个实时分析服务可能会处理来自物联网设备的传感器数据：每个数据包触发一个函数来聚合指标，并且平台扩展函数以匹配传入的流速率。这种解耦设计可以防止瓶颈，因为函数独立地处理事件，而无需等待共享资源。提供商还优化网络和执行环境，从而减少频繁调用的延迟。
虽然无服务器擅长处理不可预测的工作负载，但开发人员必须解决冷启动（从零扩展时的初始延迟）和并发限制。对于一致的高吞吐量场景，预热函数（通过预置并发）或跨多个函数拆分工作负载可以提供帮助。无状态函数可能还需要外部数据库（例如，DynamoDB）或缓存来管理共享数据。例如，一个视频处理管道可以使用由 S3 上传触发的 AWS Lambda，每个函数处理一个帧并将结果存储在分布式缓存中。像 CloudWatch 或 Azure Monitor 这样的监控工具可以帮助跟踪节流并调整限制以保持性能。