无服务器架构引入了主要围绕延迟、可伸缩性和资源约束的性能权衡。虽然它简化了部署和扩展，但开发人员必须在这些便利与响应能力、执行持续时间和基础设施控制方面的限制之间取得平衡。 了解这些权衡有助于设计与特定性能需求相符的系统。
一个主要的权衡是冷启动延迟。 无服务器功能（例如，AWS Lambda、Azure Functions）在最近未使用时从空闲状态启动，从而在初始化期间导致几毫秒到几秒的延迟。 这在 Java 或 .NET 等语言中尤其明显，与 Python 或 Node.js 相比，这些语言具有更长的启动时间。 对于需要一致的低延迟响应的应用程序（例如，实时 API），冷启动可能会降低用户体验。 虽然提供商会保持功能“预热”以进行频繁调用，但零星使用（例如，夜间批量作业）会放大此问题。 缓解策略包括使用预配置的并发或选择更轻量级的运行时环境，但这些会增加复杂性或成本。
另一个限制是执行时间和资源上限。 无服务器功能施加严格的超时限制（例如，AWS Lambda 为 15 分钟），并将 CPU 功率与分配的内存相关联。 这使得它们不适合视频处理或大型数据导出等长时间运行的任务。 例如，需要 30 分钟才能完成的任务需要分成更小的块或卸载到 VM 或容器服务。 此外，内存分配直接影响成本：过度配置内存以获得 CPU 功率会增加费用，而配置不足则会增加超时的风险。 开发人员必须仔细优化代码和资源设置，这会在开发和测试期间增加开销。
最后，网络依赖性和无状态性可能会引入瓶颈。 无服务器功能通常依赖于外部服务（例如，数据库、API）进行状态管理，并且每个网络调用都会增加延迟。 例如，在不同区域中查询数据库的函数可能会面临较慢的响应时间。 由于顺序执行，链接多个函数（例如，在工作流程中）会加剧延迟。 虽然异步处理（例如，使用事件队列）可以缓解此问题，但它会使错误处理和调试变得复杂。 无状态性还会强制执行重复操作，例如每次调用都重新建立数据库连接，与具有持久连接的传统服务器相比，这会浪费时间。