吸血雷一直吸的是 p2p 社区的血。它从所有客户端获取下载，却优先上传给迅雷客户端甚至完全不上传给其他客户端。吸血雷可从来没有吝啬过上传给自己客户端。最早 ASDL 2M 的时候吸血雷就一直在偷偷上传了。

@kkwezard
worker 的数量取决于你用什么 library 。
gunicorn 是 sync 的，每个 worker 单独占用一个 interpreter ，所以 worker 数量==cpu 核心数量的 2 倍，因为超线程 1 个 cpu 核心可以跑两个 interpreter 而很少性能损失。
gevent 是 async 的，用的是 greenlet ，所有的 worker 都共享 interpreter ，所以 worker 数量和 CPU 核心数没有任何关系。而是取决于你的网络情况和 worker 本身对单核 CPU 的使用率。

楼主地理问题，
只能怪自己。
下辈子投个好胎就统统没这些烦恼。

@kkwezard
没用过-w 。 gevent 我都是在 script 里 monkey patch 后 spawn 然后 join all 的。
32 个 worker 是单核的 worker 数量， 8 个核的机器 8 个 script 同时跑，一共是 32*8 个 worker 。
cpu bound 型无法从 gevent 中受益。

你 gevent 是单 interpreter 在跑吗。
如果是的话要乘以 2 才是双核的真实成绩。
另外 gevent 的 worker 不要开太高，会影响效率。
具体多少根据经验和试验自己调整。
我一般是直接 32 个。

又不是写论文，
get,retrieve,fetch 这些基本没区别。
download 和 retrieve 当然有区别。

中间加一个 redis 应该就没问题了吧。
虽然高峰时第一次会 timeout ，
但第二次就去缓存拿了，
不会导致反复 retry 。
还真没试过 tornado 直接连接 MySQL.

@eightqueen
handler 运行结束时 tornado 会自动帮你 finish ，如果你没有手动 finish 过。 finish 的时候会调用 flush 把所有写的内容提交。
我第一句只是说 async 和 flush 没有关联，不是 async 了就一定要手动 flush 。

用不用 async 都不用 flush
如果返回大文件要经常 flush
不然客户端得等到你所有数据都写入完毕了才能开始下载

你的 yield 对象必须是 async 的才能使 handler async 。
所以你的 yield 对象必须也是一个 coroutine ，
然后这个 coroutine 必须也 yield 它呼叫的 coroutine ，
依次下去最终 yield 一个实现了 coroutine 的 API ，
比如 tornado.gen.sleep

@SlipStupig
既然你想要把 MySQL 的数据放进 redis 里，
我默认你把 redis 作为 cache ， mysql 作为 DB 使用，
那么 cache 并不需要同步 DB 的数据，
cache 只需要 serve 它有的数据就行了，
cache 里的数据从哪来是程序控制的。
我哪句也没涉及 redis 到底是不是“数据库”

楼主理解有误区吧。
宣传是用 photoshop 和视频剪辑来宣传的，
可是不代表只有这两种人群受益啊。
拿我自己来说吧，
我在电脑上看视频完全可以接受普通屏幕 + 720p ，
但是看字的话，用惯了 retina 已经很难回去了。

cache 和 DB 作用不同，没法"同步"数据。
程序控制逻辑是正确的做法。

另外 Redis 比 MySQL 在 Lookup 方面快太多了，
讨论哪个好不好没意义。

mkvirtualenv 是从 system 的 site-packages 复制 pip
LZ 你升级了系统的 pip 没。
$  pip --version
pip 8.1.0 from /Library/Python/2.7/site-packages (python 2.7)

楼上上的用 re.findall('......', x)切分 string 可以 one liner
[int(x, 2) for x in re.findall('......', "".join([bin(i)[2:].zfill(8) for i in t][::-1]))]

找正规一点的公司就不用碰前端的东西
或者写 API 的话也不需要碰前端

PyCharm 写的时候可以直接引用。
打包用 bootstrap + buildout

因为作为常规编程语言来用的话，如果学了 python ，就没必要再学 ruby 了。