无服务器系统中的延迟主要源于三个因素：冷启动、资源约束和对分布式服务的依赖。冷启动发生在无服务器函数在一段时间不活动后被调用时，需要平台分配资源、初始化运行时并加载依赖项。 此过程可能会在响应时间上增加数百毫秒甚至数秒，尤其是对于 Java 或 .NET 等具有更长启动时间的运行时。 例如，用 Python 编写的函数可能在 200 毫秒内初始化，而基于 Java 的函数可能需要 2 秒以上。 需要一致低延迟的应用程序（例如实时 API）可能会受到这种不可预测性的影响。
云提供商施加的资源限制也会导致延迟。 无服务器平台通常会限制每个函数的内存、CPU 分配和执行时间。 处理繁重计算或大型数据集的函数可能会达到这些限制，从而迫使其运行速度变慢或超时。 例如，在 1GB 内存限制内处理高分辨率图像如果该函数需要更多资源，则可能会导致延迟。 此外，水平扩展以处理流量高峰的函数可能会面临共享后端服务（例如数据库）的争用，从而造成瓶颈。 开发人员必须优化代码效率并利用缓存来缓解这些问题。
最后，网络延迟源于无服务器架构的分布式特性。 函数通常依赖于外部服务，如数据库、API 或存储系统，这些服务可能位于不同的区域或网络中。 服务之间的每次跳转都会增加延迟——例如，AWS us-east-1 中的函数调用 us-west-2 中的数据库可能会引入 50-100 毫秒的延迟。 失败请求的重试逻辑或第三方服务（例如支付网关）的限制会加剧这种情况。 为了减少延迟，开发人员应将资源放在同一位置、使用连接池并尽量减少服务之间的同步调用。 主动监控和跟踪工具可帮助识别和解决延迟热点。