1.一种数据一致性校验流控方法，其特征在于，所述方法包括：接收到用户数据的写入请求时，将所述用户数据存储为多个副本；

侦测是否满足了数据一致性校验的触发条件；

当侦测到满足了数据一致性校验的触发条件时，获取校验周期内的当前统计周期对应的流控阈值；

基于所述当前统计周期对应的流控阈值，对所述多个副本进行数据一致性校验。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据一致性校验的触发条件包括以下一种或多种的组合：满足了预设时间点；

接收到了用户数据的读取请求；

每隔预设时间段。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取校验周期内的当前统计周期对应的流控阈值包括：判断当前统计周期是否为第一个统计周期；

当确定所述当前统计周期为第一个统计周期时，将预设流控阈值确定为所述当前统计周期对应的流控阈值；

当确定所述当前统计周期不为第一个统计周期时，获取上一个统计周期内用户应用的IO负载，根据所述上一个统计周期内用户应用的IO负载，确定所述当前统计周期对应的流控阈值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述上一个统计周期内用户应用的IO负载，确定所述当前统计周期对应的流控阈值包括：获取上一个统计周期内用户应用的每一个IO的数据块大小，计算所述上一个统计周期内的IO的平均数据块大小；

获取所述上一个统计周期内的每个数据块的传输时延，计算所述上一个统计周期内的IO的平均数据块时延；

获取预先设置的IO的数据块大小的基准值及对应的数据块时延的基准值；

根据所述上一个统计周期内的所述IO的平均数据块大小、平均数据块时延、数据块大小的基准值、对应的数据块时延的基准值，计算所述上一个统计周期内的IO负载强度；

根据所述上一个统计周期内的IO负载强度，利用预先训练好的负载分类模型确定所述上一个统计周期内的IO负载类别；

根据上一个统计周期内的IO负载类别计算当前统计周期对应的流控阈值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述上一个统计周期内的所述IO的平均数据块大小、平均数据块时延、数据块大小的基准值、对应的数据块时延的基准值，计算所述上一个统计周期内的IO负载强度的计算公式为： 其中，X为上述上一个统计周期内的所述IO的平均数据块大小，Y为所述平均数据块时延，M为所述数据块大小的基准值，N为所述对应的数据块时延的基准值。

6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述负载分类模型的训练过程包括：获取正样本的IO负载数据及负样本的IO负载数据，并将正样本的IO负载数据标注负载类别，以使正样本的IO负载数据携带IO负载类别标签；

将所述正样本的IO负载数据及所述负样本的IO负载数据随机分成第一预设比例的训练集和第二预设比例的验证集，利用所述训练集训练支持向量机分类模型，并利用所述验证集验证训练后的所述支持向量机分类模型的准确率；

若所述准确率大于或者等于预设准确率阈值时，则结束训练，以训练后的所述支持向量机分类模型作为负载分类模型识别所述当前统计周期内的IO负载类别。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据上一个统计周期内的IO负载类别计算当前统计周期对应的流控阈值包括：当所述上一个统计周期内的IO负载类别为高负载类别时，将所述上一个统计周期对应的流控阈值降低第一预设幅度，得到当前统计周期对应的流控阈值；

当所述上一个统计周期内的IO负载类别为低负载类别时，将所述上一个统计周期对应的流控阈值提高第二预设幅度，得到下一个统计周期对应的流控阈值；

当所述上一个统计周期内的IO负载类别为正常负载类别时，将所述上一个统计周期对应的流控阈值作为当前统计周期对应的流控阈值。

8.一种数据一致性校验流控装置，其特征在于，所述装置包括：副本存储模块，用于接收到用户数据的写入请求时，将所述用户数据存储为多个副本；

侦测模块，用于侦测是否满足了数据一致性校验的触发条件；

流控获取模块，用于当所述侦测模块侦测到满足了数据一致性校验的触发条件时，获取校验周期内的当前统计周期对应的流控阈值；

副本校验模块，用于基于所述当前统计周期对应的流控阈值，对所述多个副本进行数据一致性校验。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的数据一致性校验流控方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的数据一致性校验流控方法。