优化 MyBatis 分布式缓存的性能可以从以下几个方面进行：
- 选择合适的缓存实现：根据项目需求选择合适的缓存实现，如 EhCache、Redis 等。不同的缓存实现有不同的性能特点和适用场景，需要根据实际情况进行选择。
- 合理设置缓存策略：根据业务需求和数据特点，合理设置缓存的过期时间、最大容量等参数。例如，对于访问频率高且数据变化不频繁的数据，可以设置较长的过期时间；对于访问频率低且数据变化频繁的数据，可以设置较短的过期时间。
- 批量操作优化：在使用缓存时，尽量减少单个数据的缓存操作，而是采用批量操作的方式。这样可以减少网络开销和缓存更新次数，提高性能。
- 缓存击穿、雪崩预防：通过设置热点数据预热、互斥锁、限流等方式，避免缓存击穿和雪崩问题的发生。例如，对于热点数据，可以在系统启动时提前加载到缓存中；对于高并发请求，可以采用互斥锁或限流等方式控制请求速率。
- 缓存与数据库同步优化：对于需要保证数据一致性的场景，需要考虑缓存与数据库的同步问题。可以采用缓存更新策略、延迟写入等方式，确保缓存与数据库的数据一致性。同时，也可以通过优化数据库查询性能、使用连接池等方式，提高数据读取速度。
- 监控和调优：定期对缓存系统的性能进行监控和调优，及时发现并解决性能瓶颈。例如，可以通过监控工具查看缓存的命中率、响应时间等指标，根据实际情况调整缓存策略和参数设置。
总之，优化 MyBatis 分布式缓存的性能需要从多个方面进行综合考虑和实践，包括选择合适的缓存实现、合理设置缓存策略、批量操作优化、缓存击穿雪崩预防、缓存与数据库同步优化以及监控和调优等。