1. 使用锁避免并发问题：

使用线程锁或mutual exclusion (Mutex)锁可以避免并发问题。在使用数据之前获取锁并在使用完数据之后释放锁，以确保同一时间只有一个线程可以修改数据。Python的threading模块可以使用Lock类实现锁机制。

2. 使用队列避免并发问题：

将数据存储在队列中，确保在同一时间只有一个线程可以修改数据。 Python的queue模块提供了各种类型的队列，如FIFO队列，LIFO队列和优先级队列等。例如，使用Queue类可以轻松地实现生产者和消费者模式。

3. 使用asyncio协程处理并发问题：

使用asyncio框架可以轻松处理异步代码，并在同时处理许多并发操作时避免数据损坏。协程在Python中是一种轻量级的非线程异步并发技术。Python 3.5及更高版本支持async / await关键字。

下面是一个使用asyncio和队列解决Python-Can并发问题的示例代码：

import asyncio
import can
import queue

bus = can.interface.Bus(
    channel='virtual_interface',
    bustype='virtual'
)

q = queue.Queue()

async def can_reader(bus, q):
    while True:
        msg = bus.recv() # receive a message from the bus
        await q.put(msg) # put the message on the asyncio queue

async def can_processor(q):
    while True:
        msg = await q.get() # get a message from the asyncio queue
        # process the message
        ...

async def main():
    asyncio.create_task(can_reader(bus, q))
    asyncio.create_task(can_processor(q))
    await asyncio.gather()

asyncio.run(main())

在此示例中，can_reader和`