在高并发情况下，@Cacheable注解可以有以下处理方式来避免出现并发问题：
使用分布式缓存：使用分布式缓存如Redis等可以避免单点故障，并能够支持集群环境下的高并发访问。
设定合适的缓存过期时间：根据业务需求和数据更新频率，合理设定缓存过期时间，避免缓存中数据过期导致脏数据产生。
使用乐观锁或悲观锁：在并发情况下可以使用乐观锁或悲观锁来保证数据的一致性，防止数据出现并发问题。
使用缓存穿透保护：可以在查询数据库之前进行缓存穿透保护，如使用布隆过滤器等方式来验证查询参数的合法性，避免无效请求直接访问数据库。
使用缓存更新策略：在缓存数据更新时，可以使用异步更新或延迟更新等策略来避免瞬时高并发请求导致缓存雪崩问题。
通过以上方式，可以有效地处理高并发情况下的@Cacheable注解使用，保证系统的稳定性和性能。
