请阐述你如何解决并发编程中的数据竞争（Data Race）问题？

解答思路：

Data Race问题通常发生在多线程编程中，当多个线程同时访问并修改共享数据的时候，可能会导致数据的不一致或者程序的行为不可预测。解决Data Race问题的关键在于确保对共享数据的正确同步和访问控制。

最优回答：

解决Data Race问题主要有以下几种方法：

1. 使用同步原语：如互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）等，来确保对共享数据的访问是互斥的，即一次只有一个线程可以访问共享数据。
2. 避免使用全局变量：全局变量在多线程环境中容易导致Data Race问题，应尽量使用局部变量或者通过其他方式传递数据。
3. 使用原子操作：原子操作可以保证操作的原子性，即操作在执行过程中不会被其他线程打断，从而避免Data Race问题。
4. 使用内存屏障：内存屏障可以防止指令重排，确保内存操作的正确顺序，从而避免Data Race。

Data Race问题的具体定义：在并发编程中，当两个或多个线程同时访问同一数据对象，并且至少有一个线程在修改该数据对象时，存在Data Race问题。Data Race可能导致程序的结果不可预测，因此是并发编程中的一个严重问题。

除了上述解决方法，还有一些其他的高级同步技术，如使用读写锁（Read-Write Lock）来优化读写操作的性能，或者使用无锁数据结构（Lock-Free Data Structure）来避免使用锁带来的性能开销。此外，现代编程语言和并发框架通常提供高级并发控制工具，如Java的Concurrent包或C++的线程库，可以简化并发编程并减少Data Race问题的发生。

在解决Data Race问题时，还需要注意死锁（Deadlock）和活锁（Livelock）等问题，这些都是并发编程中需要关注的重点。同时，对于分布式系统，还需要考虑网络延迟和节点间的通信问题对解决Data Race问题的影响。