在Apache Flink中，Process Function的状态默认是保存在内存中的。要将状态持久化到外部存储中，可以使用Flink提供的状态后端。

以下是一个使用RocksDB作为状态后端的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.*;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class MyProcessFunction extends ProcessFunction, String> {
    private transient ValueState countState;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);

        ValueStateDescriptor countStateDescriptor = new ValueStateDescriptor<>("countState", Integer.class);
        countStateDescriptor.setQueryable("countState"); // 设置状态可查询
        countStateDescriptor.setQueryable("countState"); // 设置状态可查询

        // 使用RocksDB作为状态后端
        RocksDBStateBackend rocksDBStateBackend = new RocksDBStateBackend("file:///path/to/rocksdb");

        countState = getRuntimeContext().getState(countStateDescriptor);
    }

    @Override
    public void processElement(Tuple2 value, Context ctx, Collector out) throws Exception {
        // 从状态中获取计数值
        Integer count = countState.value();

        if (count == null) {
            count = 0;
        }

        count++;

        // 更新计数值到状态中
        countState.update(count);

        out.collect(value.f0 + ": " + count);
    }
}

在上述代码中，首先在open方法中创建了一个ValueStateDescriptor来描述状态，并设置了状态可查询。然后使用RocksDBStateBackend来指定RocksDB作为状态后端。最后，通过getRuntimeContext().getState方法来获取状态。

需要注意的是，使用RocksDB作为状态后端需要添加相关的依赖，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

    org.apache.flink
    flink-statebackend-rocksdb_2.12
    1.13.0

在Flink作业启动时，可以通过-s参数指定状态后端的保存路径，例如：

./bin/flink run -s file:///path/to/checkpoint savepoint.jar

以上示例代码仅仅是一个简单的示例，实际情况下可能需要更复杂的配置和处理逻辑。具体可以根据实际需求进行调整和扩展。