避免同时借用可变和不可变类型的一种解决方法是使用锁机制或原子操作来保证数据的一致性。

下面是一个使用锁机制的示例代码：

import threading

def process_data(data: list):
    # 对可变数据进行加锁
    with threading.Lock():
        # 操作可变数据
        data.append(1)
        data.remove(2)

def process_immutable_data(data: tuple):
    # 操作不可变数据
    new_data = data + (3,)

# 创建共享的可变数据
shared_data = []
# 创建共享的不可变数据
immutable_data = (1, 2)

# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=process_data, args=(shared_data,))
t2 = threading.Thread(target=process_immutable_data, args=(immutable_data,))

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程执行完成
t1.join()
t2.join()

print(shared_data)  # 输出: [1]
print(immutable_data)  # 输出: (1, 2, 3)

在上述示例中，我们使用了threading.Lock()来对可变数据进行加锁，确保在多线程环境下对可变数据的操作是线程安全的。对于不可变数据，则不需要加锁，因为不可变数据是线程安全的。

另一种方式是使用原子操作来确保数据的一致性。原子操作是指不会被其他线程中断的操作，可以保证操作的完整性和一致性。在Python中，可以使用multiprocessing模块中的Value和Array来创建共享的原子变量。

下面是一个使用原子操作的示例代码：

import multiprocessing

def process_data(data):
    # 操作可变数据
    data.value += 1

def process_immutable_data(data):
    # 操作不可变数据
    data.value = (data.value[0], data.value[1], 3)

# 创建共享的可变数据
shared_data = multiprocessing.Value('i', 0)
# 创建共享的不可变数据
immutable_data = multiprocessing.Value('i', (1, 2))

# 创建进程
p1 = multiprocessing.Process(target=process_data, args=(shared_data,))
p2 = multiprocessing.Process(target=process_immutable_data, args=(immutable_data,))

# 启动进程
p1.start()
p2.start()

# 等待进程执行完成
p1.join()
p2.join()

print(shared_data.value)  # 输出: 1
print(immutable_data.value)  # 输出: (1, 2, 3)

在上述示例中，我们使用了multiprocessing.Value()创建了共享的原子变量，其中'i'表示整型变量。对于可变数据，我们使用+=操作符进行操作，而对于不可变数据，我们需要重新赋值。使用原子操作可以确保对数据的操作是原子的，不会被其他进程中断。