解决并发竞态条件的常见方法包括使用互斥锁、条件变量、原子操作等。下面是一个使用互斥锁解决并发竞态条件的示例代码：

import threading

# 全局变量
counter = 0
mutex = threading.Lock()

# 子线程函数
def increment():
    global counter
    for _ in range(100000):
        mutex.acquire()  # 获取互斥锁
        counter += 1
        mutex.release()  # 释放互斥锁

# 创建多个子线程
threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)

# 启动子线程
for t in threads:
    t.start()

# 等待所有子线程结束
for t in threads:
    t.join()

# 打印最终结果
print("Counter value:", counter)

在上述代码中，使用了一个全局变量counter表示计数器，并创建了一个互斥锁mutex用于保护counter的访问。每个子线程在执行increment函数时，首先获取互斥锁，然后对counter进行加一操作，最后释放互斥锁。这样可以确保在任意时刻只有一个线程能够执行临界区代码，避免了竞态条件的发生。

需要注意的是，互斥锁的使用需要谨慎，过多地使用互斥锁可能会导致性能下降，因为互斥锁会引入线程间的竞争和上下文切换。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和优化。

除了互斥锁之外，还可以使用条件变量、原子操作等其他解决方案来处理并发竞态条件。具体的选择取决于问题的性质和要求。