编写Cython库的性能不佳通常可以通过以下几种方法来解决：

1. 优化Python代码：在将代码转换为Cython之前，尽可能优化Python代码的性能。这可以包括使用更高效的数据结构、减少函数调用、避免不必要的循环等。

2. 添加类型声明：Cython是一种静态类型的编程语言，通过为变量和函数添加类型声明，可以提高代码的性能。类型声明可以告诉Cython变量的类型，从而允许Cython在编译时进行更多的优化。

以下是一个示例：

# Python代码
def sum_numbers(n):
    total = 0
    for i in range(n):
        total += i
    return total

# Cython代码
cpdef int sum_numbers(int n):
    cdef int total = 0
    cdef int i
    for i in range(n):
        total += i
    return total

在上面的示例中，通过为函数参数和变量添加类型声明，可以提高代码的性能。

3. 使用Cython的特性：Cython提供了一些高级特性，可以进一步提高代码的性能。例如，可以使用C语言的库函数，使用内联代码来消除Python的overhead，使用Cython的并行计算功能等等。

以下是一个示例：

# Python代码
def calculate_pi(n):
    total = 0.0
    for i in range(n):
        total += 4.0 * (-1) ** i / (2 * i + 1)
    return total

# Cython代码
cimport cython

@cython.cdivision(True)
cpdef double calculate_pi(int n):
    cdef double total = 0.0
    cdef int i
    for i in range(n):
        total += 4.0 * (-1) ** i / (2 * i + 1)
    return total

在上面的示例中，使用了Cython的cdivision特性来提高代码的性能。

4. 进行适当的编译配置：Cython提供了一些编译选项，可以进一步优化代码的性能。例如，可以调整编译器的优化级别、启用针对特定CPU的优化、使用优化的数学库等等。

以上是一些常见的解决方法，但具体的优化方法可能会因情况而异。为了更好地优化Cython库的性能，建议通过分析和测试来确定性能瓶颈，并采取相应的优化措施。