在Apache Flink中，可以使用Flink的状态后端来实现两个或多个任务管理器之间的共享状态。以下是一个包含代码示例的解决方法：

首先，需要配置Flink的状态后端为分布式文件系统（如HDFS）或分布式数据库（如RocksDB）。

1. 创建一个Flink作业，用于生成共享状态。在作业中，使用OperatorState或BroadcastState来定义共享状态。

// 创建一个KeyedStream
KeyedStream, String> keyedStream = inputStream.keyBy(...);

// 使用OperatorState定义共享状态
OperatorState sharedState = new OperatorState<>();

// 使用BroadcastState定义广播状态
BroadcastState broadcastState = keyedStream.broadcast(sharedState);

// 在作业中使用共享状态
DataStream> result = keyedStream.map(new RichMapFunction<>() {
    @Override
    public void open(Configuration parameters) {
        // 获取共享状态
        int state = getRuntimeContext().getOperatorState(sharedState);
        // 或者获取广播状态
        int broadcastState = getRuntimeContext().getBroadcastState(broadcastState).get(key);
        // 使用共享状态进行计算
    }
});

2. 在另一个Flink作业中，使用相同的状态后端和共享状态定义来访问共享状态。

// 创建一个KeyedStream
KeyedStream, String> keyedStream = inputStream.keyBy(...);

// 使用OperatorState定义共享状态
OperatorState sharedState = new OperatorState<>();

// 使用BroadcastState定义广播状态
BroadcastState broadcastState = keyedStream.broadcast(sharedState);

// 在作业中使用共享状态
DataStream> result = keyedStream.map(new RichMapFunction<>() {
    @Override
    public void open(Configuration parameters) {
        // 获取共享状态
        int state = getRuntimeContext().getOperatorState(sharedState);
        // 或者获取广播状态
        int broadcastState = getRuntimeContext().getBroadcastState(broadcastState).get(key);
        // 使用共享状态进行计算
    }
});

3. 提交并运行这两个作业。它们将使用相同的状态后端，并且可以共享状态。

请注意，这只是一种解决方法的示例。具体实现可能会根据您的需求和环境而有所不同。在实际应用中，您可能需要更复杂的状态管理和同步机制来确保共享状态的一致性和正确性。