agentic-kvc/MEETING.md

EAR — Agentic Serving Scheduler 汇报

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

Chatbot：turn 间有人类 think-time，系统快慢 ⊥ 下一 turn 到达率。 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。

Little's Law 隐式方程：

L = Λ · N · W_turn(L)        # agentic, T_human≈0

小扰动分析：amplification = 1 / (1 − Λ·N·W'(L*))，系统接近 KV 饱和时发散。

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）

	数据	图
KV reuse 几乎只在 session 内	intra 93.2% / cross 5.7% / shared 1.1%
Session 极度偏斜	top 1% = 46.5% input mass
单请求 KV footprint 已经很大	p99 = 11.8 GiB ≈ H20 12%

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

Load-balanced (LMetric / round-robin / kv-aware)：丢 locality

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。

静态 PD-disagg：D 侧 KV 容量墙

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%。

Pure sticky / current unified：hot pin

APC 拉到 77-79%（接近上界），但 hotspot index 翻倍：sticky 2.73、unified 3.66 vs lmetric 2.25、load_only 1.29。skew 中的大 session 被锁在单 instance 上，造成 prefill-decode 干扰。

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4. EAR 设计

两个 pillar，所有 instance 对称 PD-colocated（无静态 P/D 分区）：

Pillar 1 — Affinity-default routing（已实现） 新 session 用 load-balance 分配 host；后续 turn 按 session→host binding 路由。 → 这就是当前 unified 算法（hybrid LMetric + high-cache affinity），APC 79.4%，达到上界 97%。

Pillar 2 — Hot-triggered session migration（实证待补） 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。

关键 design：

• Target 选择用 observable pending prefill tokens，不用 cost-model prediction（实测 mooncake cost model 误差 10-21x，绕过）
• Per-session cooldown 防 thrashing
• 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

✅ 已完成

• Workload characterization 三件事的实证齐全（f2a/b/c）
• 三类 baseline 失败的实证齐全（f4a/b/c/d）
• Anchor + paper outline（PAPER_OUTLINE.md）
• Pillar 1 affinity routing 已实现并测过（current unified 算法）
• Dispatch coupling 的 Little's Law 形式化推导
• replayer/replay.py patched 输出 amplification

🟢 不依赖 migration 可以现在做

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
2. Static PD-disagg 补进 end-to-end 表
3. λ / skew / KV pool 三轴 sensitivity
4. Draft §1-§4 正文（数据已齐）

🚧 待 migration validation

• §4.3 migration mechanism 在 connector_tax DR-fix 之上重测
• Full ablation（migration-only + both）
• §5.6 migration microbench

风险

• Migration 之前 4 次尝试（6b255fa, e991960/5772149, cc6e562, 4c583f2）都被 transfer overhead 吞掉而 revert
• 最近 DR-fix 把 build_connector_meta slope +81 → -0.7 μs/1k blocks，但未在 trace replay 上验证
• 若 migration validation fail，paper 可 pivot 成 "affinity-only is enough" —— 仍然能发，强度降一档

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6. 一句话总结要 sell 的事

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。

下一步主战场：跑 wall-clock sweep 把 §2.3 dispatch coupling 论证钉死。