Gahow Wang
22c4aa58e4
The previous f2b_session_skew.png was a 3-bar chart (top 1/5/10%) computed from the production trace summary (which is not present locally, only its precomputed JSON). The new figure is a continuous CDF of cumulative input-token mass vs session rank percentile, generated directly from the replay trace traces/w600_r0.0015_st30.jsonl so any percentile is readable. Headline numbers update accordingly: replay trace (n=274 sessions): top 1% = 24.3%, top 5% = 61.9%, top 10% = 75.8% production trace (n=1.3M): top 1% = 46.5%, top 5% = 66.5%, top 10% = 74.6% Both show extreme skew well above the y=x uniform reference; the replay trace is less extreme at top-1% because n=274 makes that bucket only ~3 sessions. We standardize §2/§3 narrative on the replay-trace numbers so motivation matches §5 evaluation; production numbers kept as a side note for context. - scripts/plot_session_skew_cdf.py: reproducible figure generator - MEETING.md / PAPER_OUTLINE.md: update narrative + caption Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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# EAR — Agentic Serving Scheduler 汇报
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**One-liner**：Agentic workload 的 KV reuse 93% 在 session 内，turn 间 tool-call 反馈耦合把单 request 延迟差放大成 throughput 差距 —— locality 因此是主导调度杠杆；现有 load-balance 丢 locality、static PD-disagg 撞 D 侧 KV 墙、pure sticky 造 hot pin；我们提 EAR (Elastic Affinity Router) = session-affinity routing + hot-instance 触发 session migration。
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## 1. 关键洞察：Dispatch Coupling
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Chatbot：turn 间有人类 think-time，系统快慢 ⊥ 下一 turn 到达率。
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Agentic：turn 间只有 tool-call 返回 (≈0)，**系统跑慢 → session 停留长 → 并发多 → KV pool 紧 → 更慢**。
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Little's Law 隐式方程：
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L = Λ · N · W_turn(L) # agentic, T_human≈0
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小扰动分析：amplification = `1 / (1 − Λ·N·W'(L*))`，系统接近 KV 饱和时发散。
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**实测**：lmetric 跑 600s trace 用 49 min wall-clock = **8x amplification**。同硬件 unified 比 lmetric session 清空速度 ~3x。**per-turn W 的小差异被放大成 wall-clock 数量级差距** —— 这意味着 locality 不是 nice-to-have，是 dominant lever。
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## 2. Workload 实证（三件事）
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| KV reuse 几乎只在 session 内 | intra 93.2% / cross 5.7% / shared 1.1% |  |
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| Session 极度偏斜 | replay 上 top 1% / 5% / 10% = 24% / 62% / 76% input mass（production 全 trace 更陡，top 1% = 46.5%） |  |
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| 单请求 KV footprint 已经很大 | p99 = 11.8 GiB ≈ H20 12% |  |
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理论 APC 上界 = intra-session 79.6% / any-session 80.3%，差 <1pp。**任何不 affinity 的调度都丢绝大部分 reuse。**
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## 3. 现有调度的三种失败模式
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### Load-balanced (LMetric / round-robin / kv-aware)：丢 locality
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LMetric 56.9%、load_only 54.1%、capped 31.6% APC，远低于 79.6% 上界。23pp 缺口直接来自跨 instance 路由丢的 intra-session hit。
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### 静态 PD-disagg：D 侧 KV 容量墙
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agentic 平均请求 33.6k token 需 3.3GB KV；4P+4D / 6P+2D 在 agentic regime 都穿过 90% 内存墙。**TTFT p50 暴涨 62-72x，成功率 99.5% → 52-68%**。
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### Pure sticky：全员被 hot session 拖累
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注意 hotspot index（max/median 比值）单独看会误导：sticky 的 hotspot=2.73 比 unified 的 3.67 *低*，但**绝对值**告诉我们 sticky 是"全员一起慢"，unified 是"一个 worker 牺牲、其他 7 个快"：
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| | median worker TTFT p90 | max worker | system e2e p90 |
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|---|---:|---:|---:|
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| sticky | **20.3s** | 55.4s | **34.6s** |
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| unified | **10.3s** | 37.7s | **18.0s** |
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机制：top 5% 的 session 占 ~62% input 量、且 hot session 数量远多于 instance 数（8 个），sticky 的 hash 绑定让 **每个 worker 都自己承接一份 hot session**，median worker 也被拖慢。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 几乎 2x 快。
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## 4. EAR 设计
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两个 pillar，所有 instance 对称 PD-colocated（无静态 P/D 分区）：
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**Pillar 1 — Affinity-default routing（已实现）**
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新 session 用 load-balance 分配 host；后续 turn 按 session→host binding 路由。
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→ 这就是当前 `unified` 算法（hybrid LMetric + high-cache affinity），APC 79.4%，达到上界 97%。
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**Pillar 2 — Hot-triggered session migration（end-to-end 实证待补，substrate 已验证）**
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当 host 的 `pending_prefill_tokens > T_hot`，把整个 session 的 KV 通过 mooncake `kv_connector` migrate 到更轻 instance；session binding 更新；后续 turn 路由到新 host。
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> 🆕 **2026-05-27 数据**（commit `ef9e010`）：之前认为是 migration blocker 的 `kv_both` substrate overhead 已经不存在。在 8×TP1 trace replay 上 A/B/C 对比：
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> - plain unified: TTFT p90 = 11.97s
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> - unified + `kv_both`（未 DR-fix）: 9.74s（**−18.6%** vs plain）
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> - unified + `kv_both` + DR-fix: 7.58s（**−36.6%** vs plain）
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>
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> 即原 elastic_migration_v2 论文里 "+45% kv_both penalty" 已 obsolete；当前 substrate 是 **net positive**（connector mode 的 `delay_free_blocks=True` 在 93% intra-session-reuse trace 上把跨 turn cache hit 窗口拉长）。Migration 之前 4 次 revert 的主因消失。
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关键 design：
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- Target 选择用 **observable pending prefill tokens**，**不用** cost-model prediction（实测 mooncake cost model 误差 10-21x，绕过）
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- Per-session cooldown 防 thrashing
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- 若无候选 instance 能装下 session context → 保留当前 binding，opportunistic 不 mandatory
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## 5. 进展 & TODO
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### ✅ 已完成
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- Workload characterization 三件事的实证齐全（`f2a/b/c`）
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- 三类 baseline 失败的实证齐全（`f4a/b/c/d`）
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- Anchor + paper outline（`PAPER_OUTLINE.md`）
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- Pillar 1 affinity routing 已实现并测过（current `unified` 算法）
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- Dispatch coupling 的 Little's Law 形式化推导
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- `replayer/replay.py` patched 输出 `amplification`
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- 🆕 **kv_both substrate validation**（commit `ef9e010`）：trace replay A/B/C 证明 substrate 已经是 net positive（TTFT p90 −18.6% / DR-fix 后 −36.6% vs plain），原 +45% penalty obsolete
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### 🟢 不依赖 migration 可以现在做
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1. **5 baseline × 3 runs wall-clock sweep**（patched replayer 直接出 amplification 字段）— §2.3 的实证 closure，**最高优先级**，一晚能跑完
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2. Static PD-disagg 补进 end-to-end 表
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3. λ / skew / KV pool 三轴 sensitivity
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4. Draft §1-§4 正文（数据已齐）
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### 🚧 待 migration end-to-end validation
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- §4.3 migration mechanism 的 e2e trigger + target selection 实验（substrate 已通，只缺策略层）
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- Full ablation（migration-only + both）
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- §5.6 migration microbench
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### 风险
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- Migration 之前 4 次尝试（`6b255fa`, `e991960/5772149`, `cc6e562`, `4c583f2`）都被 transfer overhead 吞掉而 revert —— **该 overhead 已在 2026-05-27 验证不再存在**（substrate net positive）
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- 仍未直接验证 e2e migration 策略层（trigger + target 选择）能在反馈环里产生正收益；中间还有"决策错误 + cooldown thrashing"两类风险，独立于 substrate
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- 即便 migration e2e 仍 marginal，affinity-only pillar 的实证已经独立成立，paper 至少有 strong-affinity 的 storyline 可写
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## 6. 一句话总结要 sell 的事
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> **Agentic 让 locality 从 nice-to-have 变成 dominant lever（dispatch coupling 论证）；EAR 用 affinity-default + hot-triggered migration 单一方案同时拿到 locality 和 balance。Pillar 1 已实证（APC 79.4%）；Pillar 2 design 完整、validation pending in DR-fix 之上的重测。**
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下一步主战场：跑 wall-clock sweep 把 §2.3 dispatch coupling 论证钉死。
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