EAR paper outline: anchor + dispatch coupling motivation
Initial 8-section outline for "Elastic Affinity Router" — agentic LLM scheduler with session-affinity routing + hot-triggered session migration. Centerpiece is §2.3's dispatch coupling argument: agentic workloads close Little's Law on themselves (no human think-time), so per-turn W enters Λ, amplifying small latency differences into throughput differences. This is the intellectual hook the design hangs on. §3 attacks three baselines on three orthogonal failure modes (load-balance loses locality, static PD-disagg hits D-side KV wall, pure sticky creates hot pin). §4 frames EAR as the single scheduler that addresses all three. All figures and several numbers (T_hot, T_cool, EAR wall-clock factor) are TBD — see Open Items at bottom. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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# EAR: Elastic Affinity Routing for Agentic LLM Serving
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> **One-liner**: Agentic LLM workload 的 KV reuse 93% 是 intra-session 的，且 turn 间 tool-call 反馈耦合把单 request 的延迟差放大成 throughput 差距 —— locality 因此成为主导调度杠杆；现有 load-balance 丢 locality、静态 PD-disagg 撞 D 侧 KV 墙、pure session-sticky 造 hot pin，我们提出 session-affinity routing + hot-instance 触发 session migration 的调度器 **EAR (Elastic Affinity Router)**，单一方案同时拿到 locality 和 balance。
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## §1 Introduction
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Agentic LLM workload —— 由 LLM 通过 tool call 自驱、多 turn 完成任务 —— 已经成为推理系统的主导负载，但现有为 chatbot 设计的调度策略在 agentic 下普遍失败。本文先刻画 agentic 与 chatbot 的本质区别，然后说明为什么三类主流调度都不够，最后给出 EAR 设计。
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**Contributions**:
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- **C1 Dispatch coupling 论证**：我们形式化一个 agentic workload 独有的反馈环 —— 单 turn 服务时间通过 Little's Law 隐式方程影响并发 session 数，从而把 per-request 延迟差放大成 throughput 差距。实测：load-balance baseline 在 600s trace 上跑出 **8x** wall-clock amplification；EAR 跑出 **TBDx**。
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- **C2 EAR 设计**：两个 pillar 的调度器 —— affinity-default routing 抓 intra-session locality，hot-instance 触发的 session migration 在 hotspot 出现时把整个 session 的 KV 搬到更轻的 instance，避免 hot pin。
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- **C3 评估**：在真实 Qwen3-Coder agentic trace 上，EAR 同时 dominate 5 个 baseline 的 TTFT、TPOT、APC、hotspot index、wall-clock 五个维度。
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**TBD**: 把 5 个 baseline + EAR 的 (wall-clock / trace-time) 比值画成一张 bar chart 或散点图，配一条 y=1 的参考线。
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## §2 Background and Workload Characterization
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### §2.1 Agentic Workload Primer
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Agentic workload 与 chatbot 的三个本质差异：
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- **Multi-turn, programmatic continuation**：每个 turn 由上一个 turn 的 tool-call 结果触发，没有人类 think-time
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- **Prefill-dominated**：input/output token ratio **75x**，98% 计算在 prefill 阶段（chatbot 为 1-10x）
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- **Skewed sessions**：top 1% session 贡献 **46.5%** input token 量
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平均 session 长度 TBD turn、TBD 输入 token；p99 单请求 KV 占用 **11.49 GiB**（H20 96GB HBM 的 12%）。
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### §2.2 KV Cache Reuse Topology
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Trace 上 KV reuse 的分解：
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| Class | Share |
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| Intra-session | **93.2%** |
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| Cross-session | 5.7% |
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| Shared prefix | 1.1% |
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理论 APC 上界：any-session **80.3%**，intra-session-only **79.6%**，差距 <1pp。**cache 本质上是 session-local 的**；任何不保留 session affinity 的调度都丢掉绝大部分 reuse 机会。
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**TBD**: 两个 subplot 一张图 —— 左：reuse pie；右：session input-token CDF (highlight top 1% = 46.5%).
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### §2.3 Dispatch Coupling — Why Locality Dominates
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这是本文最依赖直觉的论证，单独成节。
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**直觉**：chatbot 里每个 turn 后人要读、想、打字，**外部时钟**控制下一个 turn 何时到达；agentic 里 LLM 一拿到 tool-call 结果立刻发下一个 request，**系统自己的速度决定下一个 turn 何时到达**。所以一个慢策略不仅让单请求变慢，还让 session 在系统里停留更久 → 并发 session 更多 → KV 竞争更激烈 → 每个 turn 更慢 —— 反馈环。
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**具体例子**：一个 coding agent 跑 20 turn 的任务。
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- 快策略：每 turn 2s，session 共 40s，平均并发 10 个 session
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- 慢策略（线性估算）：每 turn 3s，session 共 60s，应该并发 15 个
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- 慢策略（实际）：15 个并发让每 turn 被推到 4s，session 80s，并发 20 个，turn 再推到 5s …… 直到撞墙或落到一个远更糟的新平衡
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对照 chatbot：每 turn 后人读 30s。turn 从 2s 变 3s，session 从 32s 变 33s，3% 差距，几乎无反馈。
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**形式化**。记 `Λ` = session 到达率（trace 给定），`N` = 每 session 的 turn 数，`W_turn(L)` = 单 turn 服务时间，是当前并发 session 数 `L` 的递增函数（并发越多、KV 竞争越激烈、`W_turn` 越大）。
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Chatbot 的 Little's Law:
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```
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L = Λ · N · (W_turn(L) + T_human)
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```
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被大常数 `T_human` 主导，`W_turn(L)` 的扰动几乎不动 `L`。
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Agentic 的 Little's Law（`T_human ≈ 0`）:
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```
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L = Λ · N · W_turn(L)
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```
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这是关于 `L` 的隐式方程。设策略变化让 `W_turn` 整体放大 `(1+ε)` 倍，小扰动分析得到：
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```
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dL/dε|_{ε=0} = L* / (1 − Λ · N · W'_turn(L*))
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```
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**分母接近 0** 时（系统接近 KV 饱和），放大系数发散。这就是为什么 lmetric 在 600s trace 上跑出 8x wall-clock 放大。
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**TBD**: 一张示意图，并排画 chatbot timeline (system→human→system→human...) 和 agentic timeline (system→system→system...)，标出 `T_human` 缓冲不存在导致 `W_turn` 直接进入 `Λ` 的环路。
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### §2.4 Takeaway
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三个性质 —— intra-session locality dominant (§2.2)、long context + prefill-heavy (§2.1)、dispatch coupling (§2.3) —— 共同决定了 agentic workload 的调度必须以 **locality 为主导**，并能容忍 skew 带来的 instance 间负载不均。
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## §3 Why Existing Schedulers Don't Fit
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三类现有调度各自撞上 §2 三个性质中的一个：
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### §3.1 Load-balanced routing 丢 locality
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Round-robin 和 load-aware routing（如 LMetric, OSDI'26）最大化 instance 利用率，但忽略 session affinity。**实测 APC 跌到 56.9%**（vs 上界 79.6%），23pp 的差距直接来自丢失的 intra-session cache hit。违反 §2.2。
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### §3.2 静态 PD-disaggregation 撞 D 侧 KV 墙
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静态把 instance 分成 P pool 和 D pool 对 chatbot 有效，对 agentic 失败：agentic 请求平均 33.6k token，需要 **3.3GB** KV；4D 方案下 p90 请求占 D 侧 KV pool **69%**，p99 直接 **溢出 138%**。结果：**TTFT p50 暴涨 62-72x**，成功率从 99.5% 跌至 **52-68%**。违反 §2.1（prefill-dominant + 长 context）。
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### §3.3 Pure session-sticky 造 hot pin
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硬 session-instance 绑定恢复 locality（APC **77.2%**，达到上界 97%），但把 skew 中的大 session 锁在单 instance 上，**interference index 从 LMetric 的 6.53 翻倍到 13.65**（同 trace 同硬件）。违反 §2.4 的 skew 容忍要求。
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**TBD**: 三个 baseline × 三个失败维度的 bar chart 或 radar。视觉上让"每个 baseline 在自己失败的维度有一根明显高/低的柱"立刻能看出来。
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### §3.4 Takeaway
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**问题不是任何单一 baseline 太弱，而是没有一个方案同时满足 §2 的三个性质**：保留 locality、尊重 D 侧 KV 容量、容忍 skew 带来的负载不均。EAR 是据我们所知第一个三件事同时做到的调度器。
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## §4 Design: EAR
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### §4.1 Architecture
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EAR 是位于 N 个同质 instance 之上的 router。每个 instance 是对称的 PD-colocated，没有静态 P/D 分区。每个 session 在 router 内维护一个 **host binding** —— 当前持有该 session KV 状态的 instance。Binding 在常态下稳定，仅在 hotspot 触发时通过 migration 改变。
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**TBD**: 一张组件图 —— router (含 session→host table) → N 个 symmetric instances；migration path 用虚线标出。
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### §4.2 Pillar 1: Affinity-Default Routing
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- **Cold start**：新 session 到达时，router 用 load-balance（选 pending prefill tokens 最少的 instance）分配初始 host
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- **Warm path**：已建立 session 的后续每个 turn 一律路由到当前 host
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- **效果**：intra-session KV reuse 被构造性保留，APC 接近 §2.2 的上界 79.6%
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### §4.3 Pillar 2: Hot-Triggered Session Migration
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避免 Pillar 1 退化成 pure sticky 的关键 mechanism。
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#### §4.3.1 Trigger signal
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EAR 实时监控每个 instance 的 **pending prefill tokens**。新 request 到达且按 affinity 应该路由到 host H 时，router 先检查：
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- `H.pending_prefill > T_hot`？（hotspot 检测）
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- session 在过去 `T_cool` 秒内未发生过 migration？（thrashing prevention，§4.3.4）
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两个条件同时满足才考虑触发 migration。`T_hot` 和 `T_cool` 的取值见 §5.5 sensitivity。
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#### §4.3.2 Target selection
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候选集：所有 instance 中 (a) 剩余 KV 容量能装下 session 现有 context、(b) `pending_prefill` 严格小于 H 的。选 `pending_prefill` 最低者。
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**关键设计点**：我们用 **observable current load** 而不是 **predicted transfer time** 排序。文献和 colleague 数据均显示 mooncake cost model 的预测误差达 10-21x；而 pending prefill tokens 是 router 直接观察到的数值，accuracy by construction。
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若候选集为空（所有其他 instance 都装不下，或都比 H 更忙），EAR 保留当前 binding，继续在 H 上处理请求 —— **migration 是 opportunistic，不是 mandatory**。
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#### §4.3.3 Mechanism
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Migration 触发时：
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1. 当前 request 直接重定向到 target instance T
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2. session 累计的 KV 状态从 source H 通过 Mooncake `kv_connector` 传输到 T
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3. session 的 host binding 更新为 T；后续 turn 按 affinity 自动路由到 T
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KV transfer 发生在触发该 migration 的 request 的 critical path 上，但被该 session 剩余的 TBD turn 摊销。
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#### §4.3.4 Thrashing prevention
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每个 session 维护 `last_migration_timestamp`。在 cooldown `T_cool` 内被禁止再次 migrate。Cooldown 把 migration 行为限制在 O(session_lifetime / T_cool) 量级。
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### §4.4 Implementation
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基于 vLLM 0.18.1 + Mooncake (vanilla kv_connector)。EAR 是一个 router 进程，~TBD LoC。Session→host 表用 TBD（in-memory dict / Redis）维护。
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## §5 Evaluation
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### §5.1 Setup
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- **Trace**: 真实 Qwen3-Coder agentic trace，TBD requests / TBD seconds / r=0.0015 st=0.3，peak QPS ~1.6，APC headroom ~76%
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- **Hardware**: TBD × H20 (96GB HBM)
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- **Engine**: vLLM 0.18.1 + Mooncake `kv_connector`
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- **Baselines** (6 个):
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1. `load-balance` —— round-robin
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2. `LMetric` —— OSDI'26 load-aware routing
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3. `kvcache-aware + load-balance` —— linear combination of cache score and load score
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4. `sticky` —— 硬 session-instance pinning
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5. `static PD-disagg` —— 4P / 4D 静态分区
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6. `EAR` —— 本文
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- **Metrics**: TTFT (mean/p50/p90/p99)、TPOT (同上)、E2E、APC、hotspot index、wall-clock vs trace-time
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### §5.2 End-to-end Performance
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**TBD**: TTFT/TPOT/APC/hotspot 四个 subplot 或一张雷达图。
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| Scheduler | TTFT p50 | TTFT p90 | TPOT p90 | APC | Hotspot idx | Wall-clock factor |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| load-balance | TBD | TBD | TBD | TBD | TBD | TBD |
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| LMetric | TBD | TBD | TBD | 56.9% | 6.53 | ~8x |
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| kvcache+load | TBD | TBD | TBD | TBD | TBD | TBD |
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| sticky | TBD | 18.02s | TBD | 77.2% | 13.65 | TBD |
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| static PD-disagg | 62.8s | TBD | TBD | TBD | TBD | TBD |
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| **EAR** | TBD | **7.35s** | TBD | **79.4%** | TBD | TBD |
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(粗体数字来自现有 "unified" 原型测量。)
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### §5.3 Ablation
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我们独立关闭两个 pillar:
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- **EAR (affinity only)**: 等价于 pure sticky；衡量 locality 单独贡献
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- **EAR (migration only)**: cold-balance + reactive migration，无 affinity；衡量 migration 能否独立成立
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- **EAR (full)**: 两个 pillar 都开
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**TBD**: 2×2 grid 或并排 bar chart。
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预期结论：affinity-only 拿到 locality 但 interference 翻倍；migration-only 抓不住 locality；两者都必须。
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### §5.4 Dispatch Coupling Validation
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闭环 §2.3 的论证。对每个 baseline 测量：
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- 单 turn 平均服务时间 `W_turn`（x 轴）
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- Wall-clock / trace-time amplification（y 轴）
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**TBD**: 每个 baseline 一个点；理论曲线 `1/(1 − Λ·N·W'(L*))` 叠加为参考线。
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预期：EAR 在 `W_turn` 最小且放大系数最低的角上。
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### §5.5 Sensitivity
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| 参数 | 范围 | 检验 |
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|---|---|---|
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| 到达率 λ | TBD | EAR 在低/高负载下是否稳定 dominate |
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| Skew 程度 (Zipf α) | TBD | sticky 与 EAR 的差距是否随 skew 拉开 |
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| KV pool size | TBD | static PD-disagg 撞墙边界 |
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| `T_hot` (migration threshold) | TBD | 触发太宽 → thrash，太严 → 错过 |
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| `T_cool` (cooldown) | TBD | 同上 |
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### §5.6 Migration Microbenchmark
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刻画 EAR 内部 migration 行为：
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- Migration 触发率（% of requests）
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- 平均 KV transfer 时间
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- Migration accuracy：迁移后 target instance 在接下来 TBD 个 turn 内保持非 hot 的比例
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- Thrashing rate：cooldown 窗口内多次迁移的 session 占比（应为 0）
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**TBD**: 时间轴上每个 instance 的 pending prefill tokens heatmap，migration 事件以箭头标出。
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## §6 Discussion and Limitations
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- **Extreme skew**: 若单个 session 自己就把任意 instance 撑成 hot，EAR 退化为 sticky。我们未在该 regime 做 stress test。
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- **Cost model accuracy**: EAR 用 observable load 绕过了预测误差问题。但未来若引入 predictive admission control，需要解决 mooncake cost model 10-21x 误差。
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- **Heterogeneous hardware / multi-model**: EAR 假设 instance 同质。混合模型 / 混合 GPU 池需要扩展 binding 模型。
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- **Per-instance batch tuning (future)**: 动态调整 `max_batched_tokens` 可能进一步降低 instance 内部 prefill-decode 干扰，留作 future work。
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## §7 Related Work
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- **LLM serving systems**: vLLM, Mooncake, SGLang, DistServe, Splitwise. EAR 基于 vLLM + Mooncake 实现，与 DistServe/Splitwise 不同之处在于不做静态 P/D 分区。
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- **Cache-aware routing**: LMCache, Production-Stack, LMetric (OSDI'26)。这些工作最小化 cross-instance cache miss，但不迁移状态。
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- **Stateful service migration**: Pollux, Gandiva (RL training)。EAR 借鉴 migration-as-rebalancing 思路，将其迁移到 LLM inference 的 KV cache 场景。
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## §8 Conclusion
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对 agentic LLM workload，locality 是主导调度杠杆。EAR 用 session-affinity routing 抓住它，用 hot-triggered session migration 保护它，单一方案在 TTFT、APC、hotspot、wall-clock throughput 四个维度同时 dominate 五个 baseline。
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## Open Items（写正文前必须解决）
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- [ ] **§4.3.1**: `T_hot` 的实际取值（pending prefill token 阈值）
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- [ ] **§4.3.4**: `T_cool` 的实际取值（cooldown 秒数 / turn 数）
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- [ ] **§5.1**: instance 数量、trace 总长度、最终 baseline 配置定稿
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- [ ] **§4.4**: session→host 表的存储介质决定
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- [ ] **§1 / §5.2**: EAR 的 wall-clock amplification 实测数（关键 number）
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- [ ] **Figures**: f1–f10 全部 TBD，目前只有占位
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