开源日志监控采集平台ELKF

filter中的四个插件：date 、grok 、multiline 、mutate

R1chArd_TvT

1696人浏览 · 2023-05-26 11:27:01

R1chArd_TvT · 2023-05-26 11:27:01 发布

---------------------- Filebeat+ELK 部署 ----------------------
Node1节点（2C/4G）：node1/192.168.179.20                   Elasticsearch
Node2节点（2C/4G）：node2/192.168.179.23                   Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.179.25                       Logstash Kibana Apache
Filebeat节点：filebeat/192.168.179.26                   Filebeat

//在 Node1 节点上操作
1．安装 Filebeat
#上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat

2．设置 filebeat 的主配置文件
cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log #指定 log 类型，从日志文件中读取消息
enabled: true
paths:
- /var/log/messages #指定监控的日志文件
- /var/log/*.log
tags: ["sys"] #设置索引标签
fields: #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
service_name: filebeat
log_type: syslog
from: 192.168.80.13

--------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)

----------------Logstash output---------------------
output.logstash:
hosts: ["192.168.179.25:5044"] #指定 logstash 的 IP 和端口

#启动 filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
#-e：输出到标准输出，禁用syslog/文件输出
#-c：指定配置文件
#nohup：在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行

4．在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.d

vim filebeat.conf
input {
beats {
port => "5044"
}
}

#filebeat发送给logstash的日志内容会放到message字段里面，logstash使用grok插件正则匹配message字段内容进行字段分割
#Kibana自带grok的正则匹配的工具：http://<your kibana IP>:5601/app/kibana#/dev_tools/grokdebugger
# %{IPV6}|%{IPV4} 为 logstash 自带的 IP 常量
filter {
grok {
match => ["message", "(?<remote_addr>%{IPV6}|%{IPV4})[\s\-]+\[(?<logTime>.*)\]\s+\"(?<method>\S+)\s+(?<url_path>.+)\"\s+(?<rev_code>\d+) \d+ \"(?<req_addr>.+)\" \"(?<content>.*)\""]
}
}

output {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.179.20:9200","192.168.179.23:9200"]
index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
}
stdout {
codec => rubydebug
}
}

#启动 logstash
logstash -f filebeat.conf

5．浏览器访问 http://192.168.179.20:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”，单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。

下面介绍四个插件：date 、grok 、multiline 、mutate

date 时间处理插件

用于分析字段中的日期，然后使用该日期或时间戳作为事件的logstash时间戳。

在Logstash产生了一个Event对象的时候，会给该Event设置一个时间，字段为“@timestamp”，同时，我们的日志内容一般也会有时间，但是这两个时间是不一样的，因为日志内容的时间是该日志打印出来的时间，而“@timestamp”字段的时间是input插件接收到了一条数据并创建Event的时间，所有一般来说的话“@timestamp”的时间要比日志内容的时间晚一点，因为Logstash监控数据变化，数据输入，创建Event导致的时间延迟。这两个时间都可以使用，具体要根据自己的需求来定。

filter {
date {
match => ["access_time", "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z", "UNIX", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "dd-MMM-yyyy HH:mm:ss"]
target => "@timestamp"
timezone => "Asia/Shanghai"
}
}

●match：用于配置具体的匹配内容规则，前半部分内容表示匹配实际日志当中的时间戳的名称，后半部分则用于匹配实际日志当中的时间戳格式，这个地方是整条配置的核心内容，如果此处规则匹配是无效的，则生成后的日志时间戳将会被input插件读取的时间替代。
如果时间格式匹配失败，会生成一个tags字段，字段值为 _dateparsefailure，需要重新检查上边的match配置解析是否正确。

●target：将匹配的时间戳存储到给定的目标字段中。如果未提供，则默认更新事件的@timestamp字段。

●timezone：当需要配置的date里面没有时区信息，而且不是UTC时间，需要设置timezone参数。

//时间戳详解：
●年
yyyy #全年号码。例如：2015。
yy #两位数年份。例如：2015年的15。

●月
M #最小数字月份。例如：1 for January and 12 for December.。
MM #两位数月份。如果需要，填充零。例如：01 for January and 12 for Decembe
MMM #缩短的月份文本。例如： Jan for January。注意：使用的语言取决于您的语言环境。请参阅区域设置以了解如何更改语言。
MMMM #全月文本，例如：January。注意：使用的语言取决于您的语言环境。

●日
d #最少数字的一天。例如：1月份的第一天1。
dd #两位数的日子，如果需要的话可以填零.例如：01 for the 1st of the month。

●时
H #最小数字小时。例如:0表示午夜。
HH #两位数小时，如果需要填零。例如：午夜00。

●分
m #最小的数字分钟。例如：0。
mm #两位数分钟，如果需要填零。例如：00。

●秒
s #最小数字秒。例如：0。
ss #两位数字，如果需要填零。例如：00。

●毫秒（秒的小数部分最大精度是毫秒（SSS）。除此之外，零附加。）
S #十分之一秒。例如：0为亚秒值012
SS #百分之一秒例如：01为亚秒值01
SSS #千分之一秒例如：012为亚秒值012

●时区偏移或身份
Z #时区偏移，结构为HHmm（Zulu/UTC的小时和分钟偏移量）。例如：-0700。
ZZ #时区偏移结构为HH:mm（小时偏移和分钟偏移之间的冒号）。例如：-07:00。
ZZZ #时区身份。例如：America/Los_Angeles。注意：有效的ID在列表中列出http://joda-time.sourceforge.net/timezones.html

//案例：
192.168.80.10 - - [07/Feb/2022:16:24:19 +0800] “GET /HTTP/1.1” 403 5039

现在我们想转换时间，那就要写出"dd/MMM/yyy:HH:mm:ss Z"
你发现中间有三个M，你要是写出两个就不行了，因为两个大写的M表示两位数字的月份，可是我们要解析的文本中，月份则是使用简写的英文，所以只能去找三个M。还有最后为什么要加上个大写字母Z，因为要解析的文本中含有“+0800”时区偏移，因此我们要加上去，否则filter就不能正确解析文本数据，从而转换时间戳失败。

filter{
grok{
match => {"message" => ".* -\ -\ \[%{HTTPDATE:timestamp}\]"}
}
date{
match => ["timestamp","dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
}
}

运行结果：
{
"host" => "localhost",
"timestamp" => "07/Feb/2022:16:24:19 +0800",
"@timestamp" => 2022-02-07T08:24:19.000Z,
"message" => "192.168.80.10 - - [07/Feb/2022:16:24:19 +0800] \"GET /HTTP/1.1\" 403 5039",
"@version" => "1"
}

在上面那段rubydebug编码格式的输出中，@timestamp字段虽然已经获取了timestamp字段的时间，但是仍然比北京时间晚了8个小时，这是因为在Elasticsearch内部，对时间类型字段都是统一采用UTC时间，而日志统一采用UTC时间存储，是国际安全、运维界的一个共识。其实这并不影响什么，因为ELK已经给出了解决方案，那就是在Kibana平台上，程序会自动读取浏览器的当前时区，然后在web页面自动将UTC时间转换为当前时区的时间。

----------------------------grok 正则捕获插件------------------------------------

grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件

//内置正则表达式调用
%{SYNTAX:SEMANTIC}

●SYNTAX代表匹配值的类型，例如，0.11可以NUMBER类型所匹配，10.222.22.25可以使用IP匹配。

●SEMANTIC表示存储该值的一个变量声明，它会存储在elasticsearch当中方便kibana做字段搜索和统计，你可以将一个IP定义为客户端IP地址client_ip_address，如%{IP:client_ip_address}，所匹配到的值就会存储到client_ip_address这个字段里边，类似数据库的列名，也可以把event log中的数字当成数字类型存储在一个指定的变量当中，比如响应时间http_response_time，假设event log record如下:

192.168.80.10 GET /index.html 15824 0.043

可以使用如下grok pattern来匹配这种记录
%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}

在logstash conf.d文件夹下面创建filter conf文件，内容如下
# /etc/logstash/conf.d/01-filter.conf
filter {
grok {
match => { "message" => "%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}" }
}
}

以下是filter结果
client_id_address: 192.168.80.10
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
http_response_time: 0.043

logstash 官方也给了一些常用的常量来表达那些正则表达式，可以到这个 Github 地址查看有哪些常用的常量：
https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/main/patterns/ecs-v1/grok-patterns

USERNAME [a-zA-Z0-9._-]+
USER %{USERNAME}
EMAILLOCALPART [a-zA-Z][a-zA-Z0-9_.+-=:]+
EMAILADDRESS %{EMAILLOCALPART}@%{HOSTNAME}
INT (?:[+-]?(?:[0-9]+))
BASE10NUM (?<![0-9.+-])(?>[+-]?(?:(?:[0-9]+(?:\.[0-9]+)?)|(?:\.[0-9]+)))
NUMBER (?:%{BASE10NUM})
BASE16NUM (?<![0-9A-Fa-f])(?:[+-]?(?:0x)?(?:[0-9A-Fa-f]+))
BASE16FLOAT \b(?<![0-9A-Fa-f.])(?:[+-]?(?:0x)?(?:(?:[0-9A-Fa-f]+(?:\.[0-9A-Fa-f]*)?)|(?:\.[0-9A-Fa-f]+)))\b

POSINT \b(?:[1-9][0-9]*)\b
NONNEGINT \b(?:[0-9]+)\b
WORD \b\w+\b
NOTSPACE \S+
SPACE \s*
DATA .*?
GREEDYDATA .*
QUOTEDSTRING (?>(?<!\\)(?>"(?>\\.|[^\\"]+)+"|""|(?>'(?>\\.|[^\\']+)+')|''|(?>(?>\\.|[^\\]+)+)|))
UUID [A-Fa-f0-9]{8}-(?:[A-Fa-f0-9]{4}-){3}[A-Fa-f0-9]{12}
# URN, allowing use of RFC 2141 section 2.3 reserved characters
URN urn:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,31}:(?:%[0-9a-fA-F]{2}|[0-9A-Za-z()+,.:=@;$_!*'/?#-])+

# Networking
MAC (?:%{CISCOMAC}|%{WINDOWSMAC}|%{COMMONMAC})
CISCOMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{4}\.){2}[A-Fa-f0-9]{4})
WINDOWSMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{2}-){5}[A-Fa-f0-9]{2})
COMMONMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{2}:){5}[A-Fa-f0-9]{2})
IPV6 ((([0-9A-Fa-f]{1,4}:){7}([0-9A-Fa-f]{1,4}|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){6}(:[0-9A-Fa-f]{1,4}|((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3})|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){5}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,2})|:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3})|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){4}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,3})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4})?:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){3}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,4})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,2}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){2}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,5})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,3}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){1}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,6})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,4}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(:(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,7})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,5}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:)))(%.+)?
IPV4 (?<![0-9])(?:(?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5]))(?![0-9])
IP (?:%{IPV6}|%{IPV4})
HOSTNAME \b(?:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,62})(?:\.(?:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,62}))*(\.?|\b)
IPORHOST (?:%{IP}|%{HOSTNAME})
HOSTPORT %{IPORHOST}:%{POSINT}

# paths
PATH (?:%{UNIXPATH}|%{WINPATH})
UNIXPATH (/([\w_%!$@:.,+~-]+|\\.)*)+
TTY (?:/dev/(pts|tty([pq])?)(\w+)?/?(?:[0-9]+))
WINPATH (?>[A-Za-z]+:|\\)(?:\\[^\\?*]*)+
URIPROTO [A-Za-z]([A-Za-z0-9+\-.]+)+
URIHOST %{IPORHOST}(?::%{POSINT:port})?
# uripath comes loosely from RFC1738, but mostly from what Firefox
# doesn't turn into %XX
URIPATH (?:/[A-Za-z0-9$.+!*'(){},~:;=@#%&_\-]*)+
#URIPARAM \?(?:[A-Za-z0-9]+(?:=(?:[^&]*))?(?:&(?:[A-Za-z0-9]+(?:=(?:[^&]*))?)?)*)?
URIPARAM \?[A-Za-z0-9$.+!*'|(){},~@#%&/=:;_?\-\[\]<>]*
URIPATHPARAM %{URIPATH}(?:%{URIPARAM})?
URI %{URIPROTO}://(?:%{USER}(?::[^@]*)?@)?(?:%{URIHOST})?(?:%{URIPATHPARAM})?

# Years?
YEAR (?>\d\d){1,2}
HOUR (?:2[0123]|[01]?[0-9])
MINUTE (?:[0-5][0-9])
# '60' is a leap second in most time standards and thus is valid.
SECOND (?:(?:[0-5]?[0-9]|60)(?:[:.,][0-9]+)?)
TIME (?!<[0-9])%{HOUR}:%{MINUTE}(?::%{SECOND})(?![0-9])
# datestamp is YYYY/MM/DD-HH:MM:SS.UUUU (or something like it)
DATE_US %{MONTHNUM}[/-]%{MONTHDAY}[/-]%{YEAR}
DATE_EU %{MONTHDAY}[./-]%{MONTHNUM}[./-]%{YEAR}
ISO8601_TIMEZONE (?:Z|[+-]%{HOUR}(?::?%{MINUTE}))
ISO8601_SECOND (?:%{SECOND}|60)
TIMESTAMP_ISO8601 %{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:?%{MINUTE}(?::?%{SECOND})?%{ISO8601_TIMEZONE}?
DATE %{DATE_US}|%{DATE_EU}
DATESTAMP %{DATE}[- ]%{TIME}
TZ (?:[APMCE][SD]T|UTC)
DATESTAMP_RFC822 %{DAY} %{MONTH} %{MONTHDAY} %{YEAR} %{TIME} %{TZ}
DATESTAMP_RFC2822 %{DAY}, %{MONTHDAY} %{MONTH} %{YEAR} %{TIME} %{ISO8601_TIMEZONE}
DATESTAMP_OTHER %{DAY} %{MONTH} %{MONTHDAY} %{TIME} %{TZ} %{YEAR}
DATESTAMP_EVENTLOG %{YEAR}%{MONTHNUM2}%{MONTHDAY}%{HOUR}%{MINUTE}%{SECOND}

# Syslog Dates: Month Day HH:MM:SS
SYSLOGTIMESTAMP %{MONTH} +%{MONTHDAY} %{TIME}
PROG [\x21-\x5a\x5c\x5e-\x7e]+
SYSLOGPROG %{PROG:program}(?:\[%{POSINT:pid}\])?
SYSLOGHOST %{IPORHOST}
SYSLOGFACILITY <%{NONNEGINT:facility}.%{NONNEGINT:priority}>
HTTPDATE %{MONTHDAY}/%{MONTH}/%{YEAR}:%{TIME} %{INT}

# Shortcuts
QS %{QUOTEDSTRING}

# Log formats
SYSLOGBASE %{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} (?:%{SYSLOGFACILITY} )?%{SYSLOGHOST:logsource} %{SYSLOGPROG}:

//自定义表达式调用
语法：(?<field_name>pattern)
举例：捕获10或11和长度的十六进制数的queue_id可以使用表达式(?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})

192.168.80.10 GET /index.html 15824 0.043

filter {
grok {
match => { "message" => "(?<remote_addr>%{IP}) (?<http_method>[A-Z]+) (?<request_uri>/.*) (?<response_bytes>[0-9]+) (?<response_time>[0-9\.]+)"}
}
}

如果表达式匹配失败，会生成一个tags字段，字段值为 _grokparsefailure，需要重新检查上边的match配置解析是否正确。

------------------------------multiline 多行合并插件-----------------------------

java错误日志一般都是一条日志很多行的，会把堆栈信息打印出来，当经过 logstash 解析后，每一行都会当做一条记录存放到 ES，那这种情况肯定是需要处理的。这里就需要使用 multiline 插件，对属于同一个条日志的记录进行拼接。

2022-11-11 17:09:19.774[XNIo-1 task-1]ERROR com.passjava.controlle .NembercController-查询用户活动数据失败,异常信息为:
com.passjava.exception.MemberException: 当前没有配置活动规则
at com.passjava.service.impL.queryAdmin(DailyServiceImpl.java:1444)
at com.passjava.service.impl.dailyserviceImpL$$FastcLass
2022-11-11 17:10:56.256][KxNIo-1 task-1] ERROR com.passjava.controlle .NemberControl1er·查询员工饭活动数据失败,异常信息为:
com.passjava.exception.MemberException: 当前没有配置活动规则
at com.passjava.service.impL.queryAdmin(DailyServiceImpl.java:1444)
at com.passjava.service.impL.daiLyserviceImpL$$FastcLass

//安装 multiline 插件
在线安装插件
cd /usr/share/logstash
bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline

离线安装插件
先在有网的机器上在线安装插件，然后打包，拷贝到服务器，执行安装命令
bin/logstash-plugin install file:///usr/share/logstash/logstash-offline-plugins-6.7.2.zip

检查下插件是否安装成功，可以执行以下命令查看插件列表
bin/logstash-plugin list

//使用 multiline 插件
第一步：每一条日志的第一行开头都是一个时间，可以用时间的正则表达式匹配到第一行。
第二步：然后将后面每一行的日志与第一行合并。
第三步：当遇到某一行的开头是可以匹配正则表达式的时间的，就停止第一条日志的合并，开始合并第二条日志。
第四步：重复第二步和第三步。

filter {
multiline {
pattern => "^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}.\d{3}"
negate => true
what => "previous"
}
}

●pattern：用来匹配文本的表达式，也可以是grok表达式

●what：如果pattern匹配成功的话，那么匹配行是归属于上一个事件，还是归属于下一个事件。previous: 归属于上一个事件，向上合并。next: 归属于下一个事件，向下合并

●negate：是否对pattern的结果取反。false：不取反，是默认值。true：取反。将多行事件扫描过程中的行匹配逻辑取反（如果pattern匹配失败，则认为当前行是多行事件的组成部分）

-------------------------mutate 数据修改插件--------------------------------

它提供了丰富的基础类型数据处理能力。可以重命名，删除，替换和修改事件中的字段。

//Mutate 过滤器常用的配置选项
add_field   向事件添加新字段
remove_field 从事件中删除任意字段
add_tag   向事件添加任意标签
remove_tag   从事件中删除标签（如果存在）
convert   将字段值转换为另一种数据类型
id   向现场事件添加唯一的ID
lowercase   将字符串字段转换为其小写形式
replace   用新值替换字段
strip   删除开头和结尾的空格
uppercase   将字符串字段转换为等效的大写字母
update   用新值更新现有字段
rename   重命名事件中的字段
gsub   通过正则表达式替换字段中匹配到的值
merge   合并数组或 hash 事件
split 通过指定的分隔符分割字段中的字符串为数组

//示例：
●将字段old_field重命名为new_field
filter {
mutate {
#写法1，使用中括号括起来
rename => ["old_field" => "new_field"]

#写法2，使用大括号{}括起来
rename => { "old_field" => "new_field" }
}
}

●将字段删除
filter {
mutate {
remove_field => ["message", "@version", "tags"]
}
}

●将filedName1字段数据类型转换成string类型，filedName2字段数据类型转换成float类型
filter {
mutate {
#写法1，使用中括号括起来
convert => ["filedName1", "string"]

#写法2，使用大括号{}括起来
convert => { "filedName2" => "float" }
}
}

●将filedName字段中所有"/“字符替换为”_"
filter {
mutate {
gsub => ["filedName", "/" , "_"]
}
}

●将filedName字段中所有",“字符后面添加空格
filter {
mutate {
gsub => ["filedName", "," , ", "]
}
}

●将filedName字段以"|"为分割符拆分数据成为数组
filter {
mutate {
split => ["filedName", "|"]
}
}

●合并 “filedName1” 和 “ filedName2” 两个字段
filter {
merge { "filedName2" => "filedName1" }
}

●用新值替换filedName字段的值
filter {
mutate {
replace => { "filedName" => "new_value" }
}
}

●添加字段first，值为message数组的第一个元素的值
filter {
mutate {
split => ["message", "|"]
add_field => {
"first" => "%{[message][0]}"　　　　
}　
}
}

●有条件的添加标签
filter {
#在日志文件路径包含 access 的条件下添加标签
if [path] =~ "access" {
mutate {
add_tag => ["Nginx Access Log"]
}
}

#在日志文件路径是 /var/log/nginx/error.log 的条件下添加标签
if [path] == "/var/log/nginx/error.log" {
mutate {
add_tag => ["Nginx Error Log"]
}
}
}