# EAR: Elastic Affinity Routing for Agentic LLM Serving

> **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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## 📊 Validation Status (2026-05-27)

| 部分 | 现有数据 | 待补 |
|---|---|---|
| §2 Workload characterization | ✅ 完整 (3 张图复用) | — |
| §3.1 Load-balance 丢 locality | ✅ 完整 (`f4a`) | — |
| §3.2 静态 PD-disagg 撞 KV 墙 | ✅ 完整 (`f4b`) | — |
| §3.3 Sticky 造 hot pin | ✅ 完整 (`f4c`, `f4d`) | — |
| §4.1-2 Affinity routing | ✅ 已实现（current `unified` 算法）| — |
| `kv_both` substrate cost | ✅ **VERIFIED net-positive** (2026-05-27, commit `ef9e010`) | TTFT p90 −18.6% w/o DR-fix, −36.6% w/ DR-fix |
| §4.3 Migration mechanism (e2e) | 🚧 **PARTIAL** | substrate 已通；e2e trigger + target selection 实验未跑 |
| §5.2 End-to-end | ⚠️ 5/6 baseline 有数据 (`f6`) | 缺 static PD-disagg；EAR 列待 migration |
| §5.3 Ablation | 🚧 **PARTIAL DEFER** | 仅 affinity-only 现可做，full 待 migration |
| §5.4 Dispatch coupling validation | 🚧 **NEW DATA NEEDED** | 5 baseline wall-clock 重跑（Phase 1 patch 后）|
| §5.5 Sensitivity | 🚧 **PARTIAL DEFER** | λ/skew/KV pool 可做；`T_hot`/`T_cool` 待 migration |
| §5.6 Migration microbench | 🚧 **FULL DEFER** | 完全依赖 migration validation |

**前提背景**：team 之前 4 次尝试 migration 都因 transfer overhead 被还原（见 `analysis/unified_routing_fix_review.md`）；2026-05-27 的 trace-replay A/B/C（`microbench/connector_tax/cache_sweep/REPORT_TRACE_REPLAY.md`）证明 `kv_both` substrate 已经反转 —— 不仅 +45% penalty obsolete，substrate 本身就是 net positive（TTFT p90 −18.6% vs plain，DR-fix 后 −36.6%）。**之前 4 次 migration revert 的最大根因消失，但 e2e migration 策略层（trigger + target selection 在反馈环里的真实收益）仍未直接验证 ——  EAR 的 migration 部分实验已无 substrate 风险，只剩策略层风险。**

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## §1 Introduction

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。

**Contributions**:

- **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**。
- **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。
- **C3 评估**：在真实 Qwen3-Coder agentic trace 上，EAR 同时 dominate 5 个 baseline 的 TTFT、TPOT、APC、worst-worker p90、wall-clock 五个维度。

**Figure 1: Teaser — wall-clock vs trace-time across schedulers** — `figs/f1_teaser.png` **🚧 TBD (NEW DATA NEEDED)**
> Needs Phase 3 measurements: 5 baselines × 3 runs of trace replay, extract `amplification = wall_clock_s / trace_span_s` from each summary (Phase 1 patch already exposes the field). Plot as bar chart with y=1 reference line. EAR row 暂为 TBD（待 migration validation）。

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## §2 Background and Workload Characterization

### §2.1 Agentic Workload Primer

Agentic workload 与 chatbot 的三个本质差异：

- **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
- **Prefill-dominated**：input/output token ratio **75x**，98% 计算在 prefill 阶段（chatbot 为 1-10x）
- **Skewed sessions**（来自 Qwen3 production trace，n=1.3M session / 2.1M req / 7200s）：top 1% 贡献 **46.5%** input token，top 5% **66.5%**，top 10% **74.6%**，top 25% **87.5%**，top 50% **96.0%** —— 半数 session 几乎占满全部 input mass

平均 session 长度 TBD turn、TBD 输入 token。Per-request KV footprint（Qwen3-Coder-30B-A3B, 98304 B/token）：p50 **1.8 GiB**, p90 **8.0 GiB**, p95 **9.6 GiB**, p99 **11.5 GiB**. 单 instance KV pool ≈ 0.4 × 96 GiB = **38.4 GiB**（剩 50% model params bf16 + 10% runtime activation），所以 p99 请求一个 instance 只能装 **3 个 concurrent decode**；改 PD-disagg 4P+4D 让系统 decode 容量直接减半（系统并发 24 → 12）。

### §2.2 KV Cache Reuse Topology

Trace 上 KV reuse 的分解：

| Class | Share |
|---|---|
| Intra-session | **93.2%** |
| Cross-session | 5.7% |
| Shared prefix | 1.1% |

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。

**Figure 2: Workload characterization (3 panels)** — 现有数据可复用：

![F2a Reuse topology — intra 93.2% / cross 5.7% / shared 1.1%](figs/f2a_reuse_topology.png)

![F2b Session input-token mass CDF — production trace top 1%/5%/10%/25%/50% = 46.5%/66.5%/74.6%/87.5%/96.0% (replay window overlaid for sanity)](figs/f2b_session_skew.png)

![F2c Per-instance decode concurrency vs deployment (KV pool 38.4 GiB; p99 req fits only 3/inst; PD-disagg halves system decode capacity)](figs/f2c_kv_footprint_cdf.png)

> 📝 Layout TBD：三张拼成 1×3 还是分散到 §2.1/§2.2/§2.4 各一张。

### §2.3 Dispatch Coupling — Why Locality Dominates

这是本文最依赖直觉的论证，单独成节。

**直觉**。每个 turn 之间有一段**外部 gap** `T_external`（chatbot 是人在读+想+打字、agentic 是 tool 执行）。下一 turn 在 `T_external` 之后到达。Little's Law: `L = Λ · N · (W_turn(L) + T_external)`。系统能不能避免反馈环，取决于 `W_turn` 是否**远小于** `T_external`：
- 如果 `W_turn ≪ T_external`：session 停留时间被 `T_external` 主导，scheduler 调度速度的小变化几乎不动 `L`，系统在**开环 regime**；
- 如果 `W_turn ≳ T_external`：`W_turn(L)` 这一项被 KV 竞争耦合到 L，Little's Law 变成 L 的隐式方程，**闭环 regime**，scheduler 上的 ε 退步被反馈环放大成几倍的 L*。

**Agentic 与 chatbot 不在二元区分上，而在 `T_external` 的分布上**。下面是 production trace 实测的 `T_external = next.start − prev.end` CDF（agentic = Qwen3-Coder, n=783k inter-turn gaps; chatbot = qwen3-max chat, n=42k gaps）：

![F3a Inter-turn external gap CDF — agentic vs chatbot](figs/f3a_inter_turn_gap.png)

| Metric | Agentic | Chatbot |
|---|---:|---:|
| p25 | 0.69s | 4.85s |
| **p50** | **1.6s** | **7.2s** |
| p90 | 44s | 15s |
| p99 | 738s | 43s |
| gap < 1s | **39%** | 4% |
| gap < 5s | 67% | 29% |

两个分布形状完全不同：
- **Chatbot 是 unimodal**，5–15s 紧密集中（人类交互节奏）；
- **Agentic 是 bimodal**：39% 的 gap < 1s（autonomous tool-call mode，chatbot 仅 4%）+ 13% 的 gap > 30s（session paused/abandoned，chatbot 仅 2%）。

**Agentic 的危险来自 sub-second tool-call mode** —— 这 39% 的 turn 几乎天然 `W_turn ≫ T_external`，dispatch coupling 必然激活；而 chatbot 没有这一段质量，要把 W_turn 推得很大才会进入闭环。

**实测 regime 对照**：

| Scheduler | TTFT p90 | Agentic frac(W_turn > T_ext) | Chatbot frac(W_turn > T_ext) |
|---|---:|---:|---:|
| unified | 7.3s | **73%** | 32% |
| lmetric | 15.7s | **80%** | 88% |

unified 在 agentic 上把 73% 的 turn 推进闭环，在 chatbot 上只有 32%。lmetric 在 agentic 上 80%、**chatbot 上也到 88%** —— lmetric 的 W_turn 大到把 chatbot 自己也推进闭环，这是 lmetric 在两种 workload 都 underperform 的一个直接根因。

**具体例子**：一个 coding agent 跑 20 turn 的任务，假设 `T_external` 是 sub-second 模式（tool-call 0.5s）。

- 快策略：`W_turn` = 2s，每 turn 总 2.5s，session 共 50s，平均并发 10 session
- 慢策略（线性估算）：`W_turn` = 3s，每 turn 3.5s，session 70s，应并发 14
- 慢策略（实际）：14 并发让 KV pool 更紧 → `W_turn` 推到 4s → session 90s → 18 并发 → `W_turn` 5s …… 反馈环放大到撞墙或落到一个远更糟的不动点

**形式化**。记 `Λ` = session 到达率，`N` = 每 session turn 数，`W_turn(L)` = 单 turn 服务时间作为并发 L 的递增函数（并发越多、KV 竞争越激烈、`W_turn` 越大）。Little's Law:

```
L = Λ · N · (W_turn(L) + T_external)
```

设策略变化让 `W_turn` 整体放大 `(1+ε)` 倍，小扰动分析得到不动点 L\* 的灵敏度：

```
dL*/dε = L* · W_turn(L*) / [W_turn(L*) + T_external − Λ · N · W_turn(L*) · W'_turn(L*)]
```

注意两点：
1. 分子 ∝ `W_turn / (W_turn + T_external)`：当 `T_external ≫ W_turn` 时灵敏度 → 0（开环）；当 `T_external → 0` 时灵敏度趋于其上界（闭环）。**所以 agentic 的 sub-second tool-call mass 把灵敏度推到上界，chatbot 的 5–15s mass 把灵敏度压低**。
2. 分母 `... − Λ · N · W'_turn(L*)`：接近 KV 饱和时趋于 0，**任何调度退步在饱和附近都被无限放大** —— 这是 lmetric 在 600s trace 上跑出 8x wall-clock 的根因。

**Figure 3: Dispatch coupling schematic** — `figs/f3_coupling_schematic.png` **🚧 TBD (CUSTOM DRAW)**
> 需要新画一张示意图：左半 timeline 对比（chatbot：`system → T_external (5–15s) → system`；agentic：`system → T_external (sub-second to long-tail) → system`），右半反馈环 `W_turn → L → W_turn`，标注两个 regime 的判别条件 `W_turn ≷ T_external`。

### §2.4 Takeaway

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

三类现有调度各自撞上 §2 三个性质中的一个：

### §3.1 Load-balanced routing 丢 locality

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。

**为什么"cache-aware load routing"也不够 —— LMetric 的 cache 信号被乘性 score 稀释**。LMetric 的打分是

```
P = pending_prefill_tokens + (input_length - cache_hit)
score = P × num_requests
```

cache_hit 只在 `P` 里作减项；而 `score` 是**乘性**的。一个 session affinity 的 instance 会因为持续接到 session 而 `num_requests` 升高，乘积把 cache 收益吃掉。例：8000 输入 token、暖 instance cache_hit = 7500 vs 冷 instance cache_hit = 0、pending_prefill 都是 2000、num_requests 分别 5 vs 1，则 LMetric score 暖 = `2500 × 5 = 12500`、冷 = `10000 × 1 = 10000`，**LMetric 选冷**，丢掉 ~90% cache。结果：

| 策略 | APC | vs load_only | 设计点 |
|---|---:|---:|---|
| load_only | 53.9% | — | 纯负载 (`score = num_requests`) |
| LMetric | 57.2% | **+3.3pp** | cache 作 cost-model 减项 |
| sticky | 77.7% | **+23.8pp** | cache 作硬约束 |
| unified | 78.7% | **+24.8pp** | cache 作硬+软偏好混合 |

**`load_only → LMetric` 的 +3.3pp 几乎可忽略；`LMetric → sticky` 的 +20.5pp 才是 cache 信号被正确处理的回报**。Cache awareness 不能只作为 cost-model 的一项被吞掉 —— 必须作为**独立路由路径**（sticky / unified hybrid）。这是 §3.1 比"丢 locality"更具体的失败模式。

### §3.2 静态 PD-disaggregation 撞 D 侧 KV 墙

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）。

### §3.3 Pure session-sticky 的真正失败：全员被 hot session 拖累

硬 session-instance 绑定恢复 locality（APC **77.2%**，达到上界 97%），但**绝对 worker latency** 全员被拖累 —— 是 pure sticky 的真正失败模式。

| | median worker TTFT p90 | max worker | system e2e p90 |
|---|---:|---:|---:|
| `sticky` | **20.3 s** | 55.4 s | **34.6 s** |
| `unified` (affinity + LMetric fallback) | **10.3 s** | 37.7 s | **18.0 s** |
| `lmetric` | 14.0 s | 31.3 s | 24.8 s |

机制：production trace 上 top 1% session 占 46.5% input mass、top 5% 占 66.5%，hot session 数量远大于 instance 数（8）；sticky 的 hash 绑定让 **每个 worker 都自己承接一份 hot session**，median worker 也被拖慢到 20s 量级。unified 用 LMetric fallback 把 cold/new session 重路由到非 hot worker，保留 7/8 worker 的速度。系统 p90 由大多数请求决定，所以 unified 在 e2e p90 上 ~2x 快于 sticky。

**§3.3 sub-finding**：hot pin failure 必须用 **per-worker absolute latency**（median + max）衡量，**不能用 normalized ratio**。`max/median` 在 unified 这样的"affinity + escape"方案上会反向惩罚 —— sticky 的 ratio 2.73 比 unified 的 3.67 低，但 sticky 的 median 也高（20.3s vs unified 10.3s），ratio 越低反而越糟。本文 paper 中所有 worker 平衡相关的比较一律用 (median, max) 双指标，不用单一比值。

违反 §2.4 的 skew 容忍要求。

**Figure 4: Three baselines, three failure modes** — 拆成三个子图，分别放在 §3.1/§3.2/§3.3：

§3.1 — APC 实测 vs 理论上界 79.6% (lmetric 56.9%, load_only 54.1%, sticky 77.2%, unified 79.4%)：
![F4a APC loss](figs/f4a_apc_loss.png)

§3.2 — D 侧 KV pool 占用 vs per-request KV footprint，4P+4D 和 6P+2D 在 agentic regime 都穿过 90% 内存墙：
![F4b PD-sep KV memory wall](figs/f4b_pdsep_kv_wall.png)

§3.3 — Per-worker TTFT p90 across 8 instances × 5 policies。sticky 的所有 worker 都被拖慢（median 20.3s），unified 把伤害集中在 e4 上、其他 worker 快（median 10.3s）：
![F4c Per-worker TTFT p90 distribution](figs/f4c_per_worker_ttft.png)


> 📝 可选支撑图 — Prefill-decode 干扰（同 GPU 8k prefill 让 TPOT 退化 66x），放 §3.3 支撑 sticky 的 interference 论证：
![F4d PD interference](figs/f4d_pd_interference.png)

### §3.4 Takeaway

**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

### §4.1 Architecture

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。

**Figure 5: EAR architecture and request flow** — `figs/f5_architecture.png` **🚧 TBD (CUSTOM DRAW)**
> 组件图：router (含 session→host table) → N 个 symmetric instances；affinity 路径实线，migration path 虚线。适合 TikZ / draw.io。

### §4.2 Pillar 1: Affinity-Default Routing

- **Cold start**：新 session 到达时，router 用 load-balance（选 pending prefill tokens 最少的 instance）分配初始 host
- **Warm path**：已建立 session 的后续每个 turn 一律路由到当前 host
- **效果**：intra-session KV reuse 被构造性保留，APC 接近 §2.2 的上界 79.6%

### §4.3 Pillar 2: Hot-Triggered Session Migration 🚧 PARTIAL VALIDATION

避免 Pillar 1 退化成 pure sticky 的关键 mechanism。

> **状态（2026-05-27 更新）**：
> - **Substrate 验证 PASS**（commit `ef9e010`）：`kv_both` connector 在 trace replay 上 net positive（TTFT p90 −18.6%），DR-fix 后再 −22%。之前认为是 migration blocker 的 transfer overhead 已不存在。
> - **策略层 e2e 验证 PENDING**：trigger 阈值 + target selection 在 agentic 反馈环里的真实收益仍未直接测。之前 4 次 migration 尝试（`6b255fa`, `e991960/5772149`, `cc6e562`, `4c583f2`）被还原的主因（substrate overhead）已消失，但 trigger 决策错误 + cooldown thrashing 是独立风险，需新一轮 e2e 实验确认。

#### §4.3.1 Trigger signal

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：
- `H.pending_prefill > T_hot`？（hotspot 检测）
- session 在过去 `T_cool` 秒内未发生过 migration？（thrashing prevention，§4.3.4）

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。

#### §4.3.2 Target selection

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。

**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。

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**。

#### §4.3.3 Mechanism

Migration 触发时：

1. 当前 request 直接重定向到 target instance T
2. session 累计的 KV 状态从 source H 通过 Mooncake `kv_connector` 传输到 T
3. session 的 host binding 更新为 T；后续 turn 按 affinity 自动路由到 T

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。

#### §4.3.4 Thrashing prevention

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。

### §4.4 Implementation

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

### §5.1 Setup

- **Trace**: 真实 Qwen3-Coder agentic trace，TBD requests / TBD seconds / r=0.0015 st=0.3，peak QPS ~1.6，APC headroom ~76%
- **Hardware**: TBD × H20 (96GB HBM)
- **Engine**: vLLM 0.18.1 + Mooncake `kv_connector`
- **Baselines** (6 个):
  1. `load-balance` —— round-robin
  2. `LMetric` —— OSDI'26 load-aware routing
  3. `kvcache-aware + load-balance` —— linear combination of cache score and load score
  4. `sticky` —— 硬 session-instance pinning
  5. `static PD-disagg` —— 4P / 4D 静态分区
  6. `EAR` —— 本文
- **Metrics**: TTFT (mean/p50/p90/p99)、TPOT (同上)、E2E、APC、worker TTFT p90 (median + max)、wall-clock vs trace-time

### §5.2 End-to-end Performance

**Figure 6 (headline, p90 only)** — ✅ (PARTIAL，缺 PD-disagg 列)

![F6 E2E latency bars — 4 policies, p90 only](figs/f6_e2e_latency_bars.png)

**Figure 6 full (mean / p50 / p90 / p99 × TTFT / TPOT / E2E)** — ✅ 数据完备：

![F6 full latency grid — 4 percentiles × 3 metrics](figs/f6_e2e_latency_full_grid.png)

> **🚧 TBD (NEW DATA)**：两张图都缺 `static PD-disagg` 那一列；EAR 列也是 TBD（需 migration validation）。要再补同样格式但包含全 6 个 baseline 的版本。Headline 图用 p90 一行进 main paper，完整 grid 可进附录或 supplementary。

| Scheduler | TTFT p50 | TTFT p90 | TPOT p90 | APC | Worker p90 (median / max) | Wall-clock factor |
|---|---|---|---|---|---|---|
| load-balance | TBD | TBD | TBD | TBD | TBD | TBD |
| LMetric | TBD | TBD | TBD | 56.9% | 6.53 | ~8x |
| kvcache+load | TBD | TBD | TBD | TBD | TBD | TBD |
| sticky | TBD | 18.02s | TBD | 77.2% | 13.65 | TBD |
| static PD-disagg | 62.8s | TBD | TBD | TBD | TBD | TBD |
| **EAR** | TBD | **7.35s** | TBD | **79.4%** | TBD | TBD |

(粗体数字来自现有 "unified" 原型测量。)

### §5.3 Ablation 🚧 PARTIAL DEFER

我们独立关闭两个 pillar:

- **EAR (affinity only)**: 等价于 pure sticky；衡量 locality 单独贡献
- **EAR (migration only)**: cold-balance + reactive migration，无 affinity；衡量 migration 能否独立成立
- **EAR (full)**: 两个 pillar 都开

**Figure 7: Ablation** — `figs/f7_ablation.png` **🚧 TBD — DEFERRED (BLOCKED ON MIGRATION VALIDATION)**
> 完整 ablation 需要 migration-only / both / affinity-only 三个配置。Migration-only 和 both 都依赖 migration 重测。现阶段可先做 affinity-only vs load-balance 的两点对比（已有数据：unified 79.4% APC vs lmetric 56.9% APC）。

预期结论：affinity-only 拿到 locality 但 interference 翻倍；migration-only 抓不住 locality；两者都必须。

### §5.4 Dispatch Coupling Validation

闭环 §2.3 的论证。对每个 baseline 测量：

- 单 turn 平均服务时间 `W_turn`（x 轴）
- Wall-clock / trace-time amplification（y 轴）

**Figure 8: Wall-clock amplification vs per-turn service time** — `figs/f8_coupling_measured.png` **🚧 TBD (NEW DATA)**
> 散点：x = 平均 per-turn `W_turn`（从 per-request metrics 算 TTFT + decode_time），y = amplification (`wall_clock / trace_span`，Phase 1 patch 已暴露)。每个 baseline 一个点。理论曲线 `L*/(1 − Λ·N·W'(L*))` 叠加（可选）。这是 §2.3 论证的实证 closure，**优先级最高**。

预期：EAR 在 `W_turn` 最小且放大系数最低的角上。

### §5.5 Sensitivity

| 参数 | 范围 | 检验 |
|---|---|---|
| 到达率 λ | TBD | EAR 在低/高负载下是否稳定 dominate |
| Skew 程度 (Zipf α) | TBD | sticky 与 EAR 的差距是否随 skew 拉开 |
| KV pool size | TBD | static PD-disagg 撞墙边界 |
| `T_hot` (migration threshold) | TBD | 触发太宽 → thrash，太严 → 错过 |
| `T_cool` (cooldown) | TBD | 同上 |

**Figure 9: Sensitivity heatmaps** — `figs/f9_sensitivity.png` **🚧 TBD (NEW DATA, PARTIAL DEFER)**
> Arrival rate / skew / KV pool size 这三轴可现在做（不依赖 migration）；`T_hot` / `T_cool` 两轴依赖 migration validation，deferred。

### §5.6 Migration Microbenchmark 🚧 FULL DEFER

刻画 EAR 内部 migration 行为：

- Migration 触发率（% of requests）
- 平均 KV transfer 时间
- Migration accuracy：迁移后 target instance 在接下来 TBD 个 turn 内保持非 hot 的比例
- Thrashing rate：cooldown 窗口内多次迁移的 session 占比（应为 0）

**Figure 10: Migration timeline** — `figs/f10_migration_timeline.png` **🚧 TBD — DEFERRED (BLOCKED ON MIGRATION VALIDATION)**
> 时间轴上每个 instance 的 pending prefill tokens heatmap，migration 事件以箭头标出。完全依赖 migration 重测。

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## §6 Discussion and Limitations

- **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。
- **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。
- **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。
- **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

- **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。
- **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。
- **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

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、worst-worker p90、wall-clock throughput 四个维度同时 dominate 五个 baseline。

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## Work Plan

### ✅ Done

- [x] §1 anchor sentence + contribution bullets
- [x] §2 outline + reuse existing characterization figures (`f2a`/`f2b`/`f2c`)
- [x] §3.1/§3.2/§3.3 outline + reuse existing baseline failure figures (`f4a`/`f4b`/`f4c`/`f4d`)
- [x] §4 design description (§4.3 待实证)
- [x] §5.2 partial figure (`f6` 5/6 baselines)
- [x] `replayer/replay.py` patched to emit `trace_span_s` + `amplification` in summary

### 🟢 Can do without migration (paper writing now possible)

- [ ] Draft §1-§4 正文（数据全有，figures 已 copy 完）
- [ ] §2.3 dispatch coupling 那一节的正文 draft（数学已经在 conversation 里推完）
- [ ] §3 三个失败模式正文 draft
- [ ] §5.4 wall-clock amplification 实测（5 baseline × ≥3 runs）— **优先级最高**，这是 §2.3 的实证 closure
- [ ] §5.2 把 static PD-disagg 补进 `f6` 那张图（重跑或合并现有 PD-sep 数据）
- [ ] §5.5 sensitivity 的 λ / skew / KV pool 三轴
- [ ] §3 三张子图各自独立的 latex/markdown layout 决定

### 🚧 Deferred (待 migration validation)

- [ ] §4.3 migration mechanism e2e 验证：substrate 已通（commit `ef9e010`），缺 trigger + target selection 的策略层实验
- [ ] §5.3 full ablation (migration-only + both 两个配置)
- [ ] §5.5 `T_hot` / `T_cool` 两轴 sensitivity
- [ ] §5.6 migration microbench 全部
- [ ] §1 teaser 图 (`f1`) EAR 那一列
- [ ] §5.2 表里 EAR 那一行
- [ ] §4.3.1 / §4.3.4 的 `T_hot` 和 `T_cool` 取值

### 🎨 Custom drawings (paper-writing 阶段)

- [ ] `f3_coupling_schematic.png` —— chatbot vs agentic timeline + 反馈环
- [ ] `f5_architecture.png` —— EAR 组件图

### ❓ Open design decisions

- [ ] §4.4 session→host 表的存储介质（in-memory dict vs Redis）
- [ ] §5.1 instance 数量、trace 总长度的最终定稿