En sistemas distribuidos modernos garantizar la consistencia de los datos bajo alta concurrencia es uno de los mayores retos. Aunque las bases de datos ofrecen garantías transaccionales, cuando múltiples hilos o servicios interactúan simultáneamente solemos recurrir a locks distribuidos para coordinar el acceso a recursos compartidos. Un algoritmo popular es Redlock sobre Redis, que aporta tolerancia a fallos y equidad en entornos distribuidos. Sin embargo usar Redlock correctamente requiere algo más que adquirir y liberar cerrojos: es imprescindible alinear su ciclo de vida con las transacciones de la base de datos.

Recientemente resolvimos un problema real en una aplicación Spring Boot donde Redlock provocó una anomalía de actualización perdida. En la práctica Thread A adquiría el lock y modificaba la base de datos. Antes de que la transacción de Thread A hiciera commit, el lock se liberaba. Thread B adquiría entonces el lock, leía datos obsoletos y aplicaba su propia actualización. Cuando Thread A realizaba finalmente el commit, la actualización de Thread B quedaba sobrescrita: un caso clásico de lost update.

La raíz del problema fue una desincronización entre el ciclo de vida del lock en Redis y el ciclo de vida de la transacción gestionada por Spring via @Transactional. Muchas implementaciones liberan el lock al finalizar el método anotado, sin esperar a que el commit de la base de datos se complete. Ese pequeño desfase abre una ventana en la que otros hilos pueden intervenir y producir escrituras inconsistentes.

Para solucionar el problema implementamos una capa AOP personalizada que se integra con la sincronización de transacciones de Spring. La idea fue sencilla: adquirir el lock de Redis antes de ejecutar la sección crítica y ligar la liberación del lock a la fase de commit de la transacción. Solo liberar el lock después de que la transacción haya confirmado sus cambios elimina la ventana de inconsistencia.

En Spring esto se puede lograr usando TransactionSynchronizationManager para registrar callbacks en los eventos transaccionales. La secuencia que aplicamos fue: adquirir RLock, registrar una TransactionSynchronization que libere el lock tras el commit, ejecutar el método de negocio dentro del contexto transaccional y asegurar una liberación de respaldo en caso de excepción. Con AOP logramos encapsular esa lógica sin ensuciar la lógica de negocio.

Beneficios de este enfoque: mejora la fiabilidad evitando actualizaciones perdidas al asociar el lock al commit de la DB; garantiza que los hilos operen siempre sobre datos confirmados; permite integración transparente gracias a AOP y es extensible a otras estrategias de bloqueo o gestores transaccionales.

Lecciones clave: un lock distribuido por si solo no basta, debe alinearse con el momento real en que el trabajo queda persistido; en sistemas concurrentes las condiciones de carrera suelen aparecer en los huecos entre herramientas externas como Redis y las garantías internas como las transacciones de Spring; combinar AOP con TransactionSynchronization es una técnica potente para aplicar consistencia sin contaminar el código de negocio.

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