AWS提供了多种缓存方案，其中ElastiCache和S3是最常用的方案。下面是使用ElastiCache和S3实现在AWS中进行文档缓存的代码示例：

1. 创建ElastiCache实例：

import boto3

client = boto3.client('elasticache')
response = client.create_cache_cluster(
    CacheClusterId='my-cache',
    CacheNodeType='cache.t3.micro',
    Engine='redis',
    NumCacheNodes=1,
    Port=6379,
)

2. 使用python模块redis实现缓存操作，并将数据存储到S3：

import redis
import boto3

r = redis.Redis(host='my-cache.abcxyz.0001.use1.cache.amazonaws.com', port=6379)
s3 = boto3.client('s3')

def get_document(key):
    data = r.get(key)
    if data:
        return data
    else:
        data = s3.get_object(Bucket='my-bucket', Key=key)['Body'].read()
        r.set(key, data)
        return data

在上述代码中，我们创建了一个名为'my-cache'的ElastiCache实例，使用redis模块连接到实例，并将数据缓存到实例中。如果未找到缓存的数据，就从S3中读取数据并将其存储到ElastiCache中以便于下次调用时更快地访问。

总的来说，这种解决方案提供了高效的分布式处理能力，可以加速AWS中的大数据处理、机器学习和其他分布式计算任务。