并发.futures在Python 3中引入，允许开发人员以异步方式执行函数并在后台使用线程池或进程池完成任务。但是，当使用它时，可能会遇到以下问题：

1. 在使用executor.submit时，异常可能会被吞噬，使得错误难以排除。

2. 当使用executor.map和executor.submit等高阶函数时，它们不遵循传递顺序以及可能会丢失重要的返回值。

3. 当使用进程池时，由于每个进程都有自己的Python解释器，因此可能会遇到与全局变量共享状态的困难。

解决这些问题的方法有：

1. 在使用executor.submit时，最好使用try/except块来捕获异常，从而使问题更容易排除。例如，下面的代码可以捕获提交时发生的任何异常，并将其向上传递以进行记录。

import concurrent.futures
import logging

def test_function(n):
    1 / n

if __name__ == '__main__':
    logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
        try:
            executor.submit(test_function, 0).result()
        except Exception as exc:
            logging.exception('Exception occurred')

2. 避免使用高阶函数，因为它们不遵循传递顺序并可能会丢失重要的返回值。相反，可以使用循环提交任务。例如：

def test_function(n):
    if n == 2:
        return n * 2
    else:
        raise ValueError('Invalid value: {}'.format(n))

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
        results = []
        for i in range(10):
            results.append(executor.submit(test_function, i))
        for result in concurrent.futures.as_completed(results):
            try:
                print(result.result())
            except Exception as exc:
                print('Generated an exception: %s' % exc)

这里，我们手动地迭代并使用concurrent.futures.as_completed函数获得任务的结果。

3. 如果要在并发.futures的进程池中共享状态，可以使用共享内存对象（例如multiprocessing.Value或multiprocessing.Array），而不是全局变量。例如