解决方法：

1. 使用线程局部存储（Thread Local Storage）：将全局变量改为线程局部变量，在每个线程内部保存一份变量的副本。这样每个线程都能独立访问和修改自己的变量副本，互不干扰。示例代码如下：

import threading

# 创建线程局部变量
local_var = threading.local()

def parallel_task():
    # 使用线程局部变量
    local_var.global_var = 0

    # 在并行池中执行任务
    # ...

def main():
    # 创建并行池
    # ...

    # 在并行池中执行任务
    parallel_pool.map(parallel_task, range(num_tasks))

    # 关闭并行池
    # ...

2. 使用共享内存（Shared Memory）：将全局变量放入共享内存区域，使得所有线程都可以访问和修改该变量。需要注意使用锁机制来保证多线程操作的原子性。示例代码如下：

import multiprocessing

# 创建共享内存变量
shared_var = multiprocessing.Value('i', 0)

def parallel_task():
    # 使用共享内存变量
    with shared_var.get_lock():
        shared_var.value += 1

    # 在并行池中执行任务
    # ...

def main():
    # 创建并行池
    # ...

    # 在并行池中执行任务
    parallel_pool.map(parallel_task, range(num_tasks))

    # 关闭并行池
    # ...

以上是两种解决方法的示例代码，具体解决方案需要根据实际情况选择合适的方法。