Webhooks vs polling: aprende cómo cada método afecta la latencia, los fallos, límites de tasa y los patrones de reintento y reproducción que mantienen los datos sincronizados.
Sincronizar suena a “hacer que las actualizaciones se vean rápido”, pero el trabajo real es más duro: lograr que dos sistemas coincidan en lo que es verdad, incluso cuando los mensajes llegan tarde, se duplican o faltan.
En webhooks vs polling, la diferencia es cómo te enteras de que algo cambió.
Un webhook es push. El sistema A llama a tu endpoint cuando ocurre un evento (por ejemplo, “invoice paid”). Polling es pull. Tu sistema pregunta al sistema A en un horario: “¿hay algo nuevo desde la última vez?”.
Mantener sistemas sincronizados suele implicar seguir tanto eventos como estado. Los eventos te dicen qué pasó. El estado te dice cómo es el registro ahora. El orden importa porque las integraciones rara vez funcionan en orden perfecto. Un evento “updated” puede llegar antes que “created”, llegar dos veces o no llegar nunca.
El objetivo es datos correctos, no solo recientes. “Correcto” significa que no te pierdes cambios, no aplicas el mismo cambio dos veces, puedes recuperarte tras una caída sin limpiar manualmente y puedes demostrar qué procesaste y cuándo.
Un ejemplo práctico: tu proveedor de pagos envía un webhook como “payment_succeeded”. Tu app crea un pedido y lo marca como pagado. Si tu endpoint de webhook está brevemente caído, puede que nunca veas ese evento. Un trabajo de polling que pregunte por pagos actualizados “desde ayer” puede reconciliar la diferencia y corregir el estado del pedido.
La mayoría de integraciones reales terminan usando ambos: webhooks para velocidad y polling para rellenar huecos y verificar. El método importa menos que las barreras de seguridad alrededor de él.
Cuando la gente compara webhooks vs polling, a menudo se refiere a una cosa: qué tan rápido tu app detecta un cambio en otro lado. Esa frescura no es solo algo bonito; afecta tickets de soporte, trabajo duplicado y si los usuarios confían en lo que ven.
El polling tiene un retraso incorporado porque solo preguntas según un horario. Si consultas cada 5 minutos, una actualización puede llegar desde unos segundos hasta casi 5 minutos tarde, más el tiempo de respuesta de la API. Polling más frecuente mejora la frescura, pero aumenta llamadas a la API, coste y la probabilidad de alcanzar límites de tasa.
Los webhooks pueden sentirse casi en tiempo real porque el proveedor empuja un evento tan pronto como ocurre. Pero no son instantáneos ni garantizados. Los proveedores pueden agrupar eventos, reintentar más tarde o pausar la entrega. Tu sistema también añade retraso (colas saturadas, bloqueos de BD, despliegues). Una expectativa más precisa es: rápido cuando todo está sano, eventualmente consistente cuando no lo está.
La forma del tráfico importa. Polling genera carga constante y predecible. Los webhooks son de ráfaga: una hora ocupada puede enviar cientos de eventos en un minuto y luego nada por un tiempo. Si aceptas webhooks, asume picos y planifica encolar eventos para procesarlos a un ritmo controlado.
Antes de diseñar nada, define una ventana objetivo de frescura:
Si el equipo de ventas necesita que los nuevos leads aparezcan en 1 minuto, los webhooks te lo permiten. Un “poll de seguridad” cada pocas horas puede aun así atrapar eventos perdidos y confirmar el estado final.
La mayoría de integraciones fallan de maneras aburridas y repetibles. La sorpresa no es que algo se rompa. Es que se rompe en silencio. La velocidad es fácil de discutir. La fiabilidad es donde está el trabajo real.
Los fallos de polling suelen parecer “no vimos la actualización”, aunque el código parezca correcto. Timeouts pueden cortar una petición a mitad. Respuestas parciales pueden colarse si solo compruebas HTTP 200 y no validas el cuerpo. Los cambios en paginación son comunes: una API cambia el orden de clasificación, cambia reglas de página o pasa de números de página a cursores, y terminas omitiendo o leyendo de más elementos. Otro error clásico es filtrar por “updated_since” usando tu reloj local y luego perder actualizaciones cuando los relojes difieren o el proveedor usa un campo de timestamp distinto.
Los webhooks fallan de forma diferente. La entrega suele ser “al menos una vez”, así que los proveedores reintentan en errores de red y verás duplicados. Si tu endpoint está caído 10 minutos, puedes recibir una ráfaga de eventos antiguos más tarde. Los problemas con validación de firma también son frecuentes: una clave rota, validar la carga cruda equivocada, o un proxy que modifica cabeceras, y de repente eventos válidos parecen inválidos.
El modo de fallo compartido en ambos enfoques son duplicados y entrega fuera de orden. Asume que recibirás el mismo evento más de una vez, eventos que llegan tarde, eventos fuera de orden y payloads con campos que esperabas pero faltan.
Casi nunca obtienes “exactamente una vez”. Diseña para “al menos una vez” y haz que el manejo sea seguro. Guarda una clave de idempotencia (ID del evento o versión del objeto del proveedor), ignora repeticiones y aplica actualizaciones solo si son más recientes que lo que ya guardaste. También registra qué recibiste y qué hiciste con ello, para poder reproducir con confianza en lugar de adivinar.
Los límites de tasa son donde webhooks vs polling deja de ser teórico y se vuelve un problema de presupuesto y fiabilidad. Cada solicitud extra cuesta tiempo y dinero, y puede dañar tu relación con el proveedor.
El polling consume cuotas porque pagas por comprobar incluso cuando no hay cambios. Empeora cuando los límites son por usuario o por token: 1.000 clientes consultando cada minuto puede parecer un ataque, aunque cada cliente se comporte “bien”. Polling también multiplica llamadas fácilmente (listar endpoints y luego obtener detalles por cada ítem), que es como alcanzas el techo inesperadamente.
Los webhooks suelen reducir llamadas a la API, pero crean presión por ráfagas. Un proveedor puede entregar miles de eventos a la vez tras una caída, una importación masiva o un lanzamiento de producto. Algunos te devolverán 429, otros reintentarán agresivamente y otros descartarán eventos si tu endpoint es lento. Tu lado necesita contraflujo: acepta rápido, encola el trabajo y procesa a un ritmo seguro.
Para reducir llamadas sin perder corrección, céntrate en patrones que funcionan en la práctica:
Planifica los picos antes de que ocurran. Mantén un modo de backfill dedicado que corra más lento, respete cuotas y pueda pausarse y reanudar.
La elección entre webhooks vs polling suele reducirse a esto: ¿necesitas velocidad o una forma simple y predecible de obtener actualizaciones incluso cuando el proveedor es poco fiable?
Polling suele ser la mejor opción por defecto cuando el tercero no ofrece webhooks, o cuando tu flujo puede tolerar retraso. También es fácil de razonar si solo necesitas una sincronización diaria u horaria y la API tiene un filtro claro de “updated since”.
Webhooks son la opción por defecto cuando el tiempo importa: “nuevo pedido recibido”, “pago fallido”, “ticket asignado”. Reducen llamadas desperdiciadas a la API y pueden disparar trabajo de inmediato.
Una regla práctica es usar ambos cuando la corrección importa. Deja que los webhooks te den velocidad y que el polling limpie lo que perdiste. Por ejemplo, procesa webhooks rápidamente y luego ejecuta un poll programado cada 15 minutos (o cada pocas horas) para reconciliar huecos causados por eventos descartados o caídas temporales.
Una guía rápida:
Antes de comprometerte, pregunta al proveedor unas cuantas cosas y consigue respuestas claras:
Una sincronización “correcta” no es solo “los datos aparecen”. Significa que los registros correctos coinciden, el último cambio gana y puedes demostrar qué pasó cuando algo falla.
Empieza con un plan que puedas probar y monitorizar:
Cuando implementes esto, mantén las elecciones visibles en tu modelo de datos: IDs externos, timestamps, campos de estado y un lugar para puntos de control de sync. Esa estructura es lo que mantiene la sincronización correcta cuando el mundo real se enreda.
Si construyes integraciones con webhooks vs polling lo suficiente, aparece una regla: verás duplicados, reintentos y actualizaciones fuera de orden. Si tu sync no puede re-procesar con seguridad el mismo mensaje, derivará con el tiempo.
Idempotencia significa “misma entrada, mismo resultado”, aunque llegue dos veces. Trata cada evento entrante como “posible repetición” y diseña tu handler para que sea seguro. Un patrón común: calcula una clave de deduplicación, comprueba si ya la procesaste y luego aplica cambios.
Las claves de deduplicación tienen compensaciones. Un ID de evento es lo mejor cuando el proveedor lo da. Si no, puedes usar una versión del objeto (por ejemplo, una revisión incremental). Ventanas de timestamp como “ignorar repeticiones por 10 minutos” son frágiles porque llegan eventos tardíos.
El orden es la otra mitad. El orden global es raro, así que apunta a orden por objeto. Aplica actualizaciones a un ticket, factura o cliente solo si la versión es más nueva que la que guardaste. Si no tienes versión, usa last-write-wins con una regla clara (por ejemplo, gana el updated_at más reciente), y acepta que la deriva de relojes puede crear casos límite.
Almacena suficiente información para recuperar y reproducir sin adivinar:
Ejemplo: un webhook de pago de Stripe llega dos veces, luego una actualización “paid” llega antes que el evento “created”. Si guardas la última versión de estado de la factura e ignoras actualizaciones más antiguas, quedas correcto.
La mayoría de integraciones falla en silencio. Un webhook llega tarde, un job de polling choca con un límite, o tu app hace timeout al guardar. Sin reintentos y reproducción, los sistemas empiezan a discrepar hasta que un cliente se queja.
Los proveedores suelen reintentar cuando no devuelves un código HTTP exitoso con suficiente rapidez. Trata la petición del webhook como una notificación de entrega, no como el lugar para hacer trabajo pesado.
Un patrón práctico para webhooks:
Esto evita una trampa común: pensar “webhook recibido” significa “datos sincronizados”.
El polling falla distinto. El riesgo es una estampida de reintentos tras una caída corta, lo que empeora límites de tasa. Usa backoff exponencial con jitter y mantén un cursor “since” para no re-escanear todo.
Cuando no puedas procesar algo ahora, mételo en una cola de mensajes muertos (o una tabla) con la razón. Eso te da un lugar seguro para inspeccionar, arreglar reglas de mapeo y volver a ejecutar sin adivinar qué se perdió.
La reproducción es cómo te sanas tras eventos perdidos. Una estrategia simple de replay:
Ejemplo: tu proveedor de facturación envía “invoice.paid”, pero tu base de datos estuvo bloqueada 30 segundos. Pones el evento en dead-letter y luego reproduces re-obteniendo la factura y el estado de pago y actualizando tus registros para que coincidan.
La mayoría de bugs de sincronización no son grandes problemas de arquitectura. Son suposiciones pequeñas que se convierten en deriva silenciosa, registros duplicados o actualizaciones perdidas.
Algunas que aparecen repetidamente:
Muchas discusiones “webhooks vs polling” se pierden: la fiabilidad viene de las barreras de seguridad alrededor de cualquier método. Un webhook de pago puede llegar dos veces o tarde. Si tu sistema crea registros directamente en el webhook sin idempotencia, puedes notificar o cobrar a un cliente dos veces.
Las comprobaciones diarias son similares uses webhooks, polling o ambos. Quieres saber si los datos están frescos, si los errores se acumulan y si puedes recuperarte limpiamente.
Lista rápida que puedes ejecutar en pocos minutos:
Un buen hábito es reproducir periódicamente un periodo ocupado de forma controlada y confirmar que los resultados coinciden con producción.
Imagina un equipo de SaaS pequeño que necesita sincronizar tres sistemas: un CRM (contactos y deals), Stripe (pagos y reembolsos) y una herramienta de soporte (estado de tickets).
Usan un setup orientado a webhooks para todo lo que necesita reacción rápida. Los eventos del CRM actualizan el registro del cliente y disparan tareas internas. Los webhooks de Stripe crean facturas, desbloquean funcionalidades tras el pago y marcan cuentas en mora cuando fallan cargos. Para la herramienta de soporte usan webhooks si están disponibles, pero también mantienen un poll programado porque los estados de tickets pueden cambiar en bloque.
Tratan el polling como una red de seguridad, no como el motor principal. Cada noche, un trabajo de reconciliación obtiene los últimos 24 horas de cambios en los sistemas y los compara con lo que la app ya guardó.
Entonces ocurre una caída real: su endpoint de webhook está caído 20 minutos durante un despliegue.
Lo que registran: ID de evento entrante, timestamp del proveedor, ID interno del registro y el resultado final (creado, actualizado, ignorado). Lo que dispara una alerta: fallos repetidos de webhooks, un pico en reintentos o que la reconciliación encuentre más que un pequeño umbral de actualizaciones faltantes.
Un valor por defecto práctico para la mayoría de equipos es simple: usa webhooks para inmediatez y mantén un pequeño job de polling para reconciliación. Los webhooks te traen cambios rápido. El polling atrapa lo que perdiste por caídas, suscripciones mal configuradas o proveedores que ocasionalmente descartan eventos.
Haz que la sincronización sea correcta antes de hacerla rápida. Trata cada cambio entrante como algo que puedes aplicar de nuevo sin problemas.
Tres acciones iniciales:
Una vez en marcha, la monitorización es lo que lo mantiene en funcionamiento. Controla la tasa de entrega de webhooks, fallos por motivo (timeouts, 4xx, 5xx) y cuánto va retrasado tu poll de reconciliación. Alerta por “no se recibieron eventos” así como por “se recibieron demasiados eventos”.
Si prefieres construir esto sin escribir todo un backend desde cero, AppMaster (appmaster.io) es una opción no-code que te permite modelar datos, crear endpoints de webhook y diseñar flujos de reintento/reproducción con herramientas visuales, mientras sigue generando código fuente real para despliegue.
27 ene 2026
8 min
26 ene 20268 min
21 ene 20268 minExperimente con AppMaster con plan gratuito.
Cuando esté listo, puede elegir la suscripción adecuada.
